( PDF ) Barreiras de adoção de internet banda larga em pequenas empresas

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UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO

FACULDADE DE ECONOMIA, ADMINISTRAÇÃO E CONTABILIDADE

DEPARTAMENTO DE ADMINISTRAÇÃO

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO

BARREIRAS DE ADOÇÃO DE INTERNET

BANDA LARGA EM PEQUENAS EMPRESAS

Leonardo Felipe Japur de Sá

Orientadora: Profa. Dra. Maria Aparecida Gouvêa

SÃO PAULO

2006

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Prof

. Dr

. Suely Vilela

Reitora da Universidade de São Paulo

Prof. Carlos Roberto Azzoni

Diretora da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade

Prof. Dr. Isak Kruglianskas

Chefe do Departamento de Administração

Prof. Dr. Lindolfo Galvão de Albuquerque

Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Administração

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LEONARDO FELIPE JAPUR DE SÁ

BARREIRAS DE ADOÇÃO DE INTERNET

BANDA LARGA EM PEQUENAS EMPRESAS

Dissertação apresentada ao Departamento de

Administração da Faculdade de Economia,

Administração e Contabilidade da

Universidade de São Paulo como requisito para

obtenção do título de Mestre em

Administração.

Orientadora: Profa. Dra. Maria Aparecida Gouvêa

SÃO PAULO

2006

FICHA CATALOGRÁFICA

Elaborada pela Seção de Processamento Técnico do SBD/FEA/USP

Dissertação defendida e aprovada no Departamento de

Administração da Faculdade de Economia, Administração e

Contabilidade da Universidade de São Paulo – Programa de

Pós-Graduação em Administração, pela seguinte banca

examinadora:

Sá, Leonardo Felipe Japur de

Barreiras de adoção de Internet banda larga em pequenas empresas /

Leonardo Felipe Japur de Sá. -- São Paulo, 2006.

155 p.

Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, 2006

Bibliografia.

1. Internet 2. Tecnologia – Modelos 3. Serviços – Qualidade

4. Pequenas e médias empresas I. Universidade de São Paulo. Faculdade

de Economia, Administração e Contabilidade ??II. Título.

CDD – 004.678

iii

A Marcos e Marina, meus pais, que sempre

me apoiaram em cada degrau de minha vida

A Fernanda, minha namorada, que me

apoiou (e agüentou) todo este tempo com

muita paciência e compreensão

Depois de quase três anos construindo esta dissertação que sela o final de mais uma etapa da

minha vida, chego ao momento mais gratificante: lembrar por tudo que passei e,

principalmente, das pessoas que colaboraram para que este momento chegasse. Sei que é

impossível mencionar todos nesta página, mas também é impossível deixar de mencionar

alguns nomes.

Acima de tudo, agradeço à professora Maria Aparecida por sua dedicação incondicional

(incluindo reuniões em fins-de-semana e fora de hora), paciência e ensinamentos. Aliás,

confesso que, por várias vezes, era ela que me fazia cobranças, mesmo sendo eu o maior

interessado!

Agradeço também aos meus pais, Marcos e Marina, que sempre fizeram questão de me

garantir uma educação de qualidade e me apoiaram em cada degrau de minha escalada. E,

claro, não posso deixar de mencionar que só cheguei aqui pelo carinho e estrutura familiar

que sempre tive. Por isso e por outras, estendo este agradecimento também aos meus irmãos,

Ana Carolina e Guilherme.

Mando os “agradecimentos mais gratos” à minha namorada, Fernanda, que enquanto eu

escrevia esta dissertação de mestrado em administração, ela cumpria o seu “doutorado em

paciência” pelas noites e fins de semana que passei debruçado sobre livros, textos e um

computador (sem falar no mau humor que ela agüentou).

Agradeço a todos os professores e funcionários da FEA que garantem o renome desta

instituição. Em particular, agradeço aos professores que compuseram minha banca de

qualificação e contribuíram para os passos que vieram em seguida (Fernando de Almeida e

Tânia Casado). Também destaco os professores que, no cumprimento de meus créditos, me

ofereceram a vivência e o aprendizado do ambiente acadêmico (Abraham Yu, Adolpho

Cantón, Ana Ikeda, Bernadete Marinho, Celso Grisi, Fernando de Almeida, Liége Petroni,

Marcos Campomar, Ronaldo Zwicker e, novamente, Maria Aparecida Gouvêa).

Agradeço também ao prof. André Costa, da FEA-RP que me abriu os olhos para o mundo

acadêmico quando o mestrado ainda era uma dúvida para mim.

Agradeço à equipe da Telefônica (onde trabalho, em paralelo com desenvolvimento deste

mestrado) pelo apoio e, em particular, meu chefe Fabrício Bindi.

Por fim, agradeço a todos os outros que também contribuíram, direta ou indiretamente, para

que eu alcançasse sucesso nesta dissertação, onde incluo todos os meus ex-professores (do

primário à graduação na Poli), familiares, amigos (abraço ao Juliano Mundim, grande

companheiro e até office boy quando necessário) e colegas de trabalho.

“Nunca pare de estudar. Você pode perder

tudo na vida, mas a única coisa que nunca

vão tirar de você é o seu conhecimento.”

Meu pai, professor titular da FMRP-USP

(não me lembro se foram exatamente estas as

palavras, mas era este o sentido!)

RESUMO

A crescente influência que a internet tem trazido à população e às organizações do início do

século XXI é, certamente, um dos fatos marcantes desta época. Por sua versatilidade e custo

relativamente baixo, a internet tem se destacado como meio de comunicação nas mais

diversas formas, desde um simples e-mail à transmissão de imagem e som em tempo real.

Todo este desenvolvimento não seria possível (pelo menos da forma que se conhece

atualmente) se a tecnologia de transmissão de dados via internet não tivesse se desenvolvido a

ponto de permitir velocidades adequadas para estas aplicações. Ou seja, evidencia-se a

importância da internet em banda larga.

No mercado de pequenas empresas (porém, não apenas neste mercado), constata-se que ainda

há uma parcela significativa de usuários de internet discada que não aderiram à banda larga.

Este trabalho tem o objetivo de identificar os motivos que provocam esta resistência (as

chamadas barreiras de adoção).

Para tanto, foi feita uma revisão da literatura sobre qualidade em serviço (seguindo a linha de

pesquisa de Parasuraman, Zeithaml e Berry) e modelos de aceitação de tecnologia (seguindo a

linha de pesquisa de Davis e Venkatesh) com seus respectivos desdobramentos. Baseado nesta

literatura, este estudo foi composto de três partes: i) pesquisa qualitativa com um fornecedor

de banda larga, ii) pesquisa qualitativa com usuários de internet discada e iii) pesquisa

quantitativa com usuários e não usuários de internet.

A pesquisa qualitativa com fornecedor foi focada no modelo de lacunas de qualidade

(PARASURAMAN et al., 1985 e ZEITHAML et al., 1988). Nesta etapa, foram identificados

dois tipos de lacuna: controladas e não controladas. Enquanto as lacunas não controladas são

consideradas pouco significativas como barreiras de adoção (podendo, no entanto, estimular o

cancelamento do serviço), as lacunas controladas são barreiras bem conhecidas: preço e forma

de precificação (fixo versus variável). Como as decisões do fornecedor buscam geração de

valor, estas barreiras são mantidas em um nível controlado, procurando-se um equilíbrio entre

volume e preço.

A pesquisa qualitativa com usuário de internet discada foi focada na UTAUT (VENKATESH

et al., 2003). Teve o objetivo de avaliar qualitativamente as percepções de usuários de internet

discada sobre o serviço de internet banda larga, à luz das dimensões de expectativa de

desempenho, expectativa de esforço, condições facilitadoras e influência social. Neta etapa,

identificou-se claramente uma barreira na percepção de valor (custo/benefício) por parte dos

potenciais clientes.

A pesquisa quantitativa também foi focada na UTAUT, mas com algumas adaptações ao

contexto. Foram identificados como fatores relevantes para diferenciar os usuários dos não

usuários de banda larga: intenção de comportamento, viabilidade (construto análogo às

“condições facilitadoras” da UTAUT original) e influência social. O resultado esperado

(análogo à “expectativa de desempenho”) não foi significativo na diferenciação dos dois

públicos, contrariando uma forte hipótese da UTAUT. Por fim, o fator de facilidade esperada

(análogo à “expectativa de esforço”) também apareceu como não significativo; porém, sob

alguns critérios, este fator apresentou sinais de que pode diferenciar os dois públicos.

vii

ABSTRACT

The growing influence that internet has brought to population and to organizations since the

beginning of 21

. century is, certainly, one of the outstanding factors of this time. For its

versatility and relatively low cost, internet has been detached as communication means in

many different ways, from a simple e-mail to the transmission of image and sound on real

time.

All this development would not be possible (at least as it is known nowadays) if data

transmission technology through internet had not have been developed enough to allow

adequate speed for these applications. Thus, it is shown the importance of broadband internet.

In small business market (though not only in this market), one can still find significant part of

dial-up internet users that have not adopted broadband. This work has the objective of

identifying the reasons that lead to this resistance (the so called adoption barriers).

For such, a literature review was done about quality service (following the research line of

Parasuraman, Zeithaml and Berry) and technology acceptance models (following the research

line of Davis and Venkatesh), with its respective deployments. Based on this literature, this

study was composed by three parts: i) qualitative research with a broadband provider, ii)

qualitative research with dial-up internet users and iii) quantitative research with broadband

users and not users.

The qualitative research with provider was focused on the quality gaps model

(PARASURAMAN et al., 1985 and ZEITHAML et al., 1988). At this stage, two kinds of

gaps were identified: controlled and uncontrolled. While the uncontrolled gaps are considered

to be lowly significant as an adoption barrier (however, possibly stimulating the canceling of

the service), the controlled gaps are well known barriers: price and pricing model (fix versus

variable). Since the providers decisions aim value generation, these barriers are kept at a

controlled level, seeking for a balance between volume and price.

The qualitative research with dial-up internet users was focused on UTAUT (VENKATESH

et al., 2003). It had the objective of evaluating qualitatively the dial-up internet users’

perceptions about broadband internet, under the point of view of performance expectancy,

effort expectancy, facilitating conditions and social influence. At this stage, it was clearly

identified a barrier of value perception (cost/benefit) by the potential clients.

The quantitative research was also focused on UTAUT, but with some adaptations to its

context. It was identified as relevant factor for differentiating broadband users and not users:

behavior intention, viability (construct analog to the facilitating conditions) and social

influence. The expected performance was not significant in differentiating the two publics,

against one of UTAUT strongest hypothesis. At last, the factor expected facility (analog to

effort expectancy) also appeared as not significant; though, under some criteria, this factor

presented signs that it may differentiate the two publics.

SUMÁRIO

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS.......................................................................................................... 3

LISTA DE QUADROS......................................................................................................................................... 4

LISTA DE TABELAS .......................................................................................................................................... 5

LISTA DE GRÁFICOS........................................................................................................................................ 6

LISTA DE FIGURAS........................................................................................................................................... 7

1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS.................................................................................................................. 9

1.1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................................................ 9

1.2 PROBLEMA DO ESTUDO....................................................................................................................... 10

1.3 OBJETIVOS.......................................................................................................................................... 11

1.3.1 Objetivos gerais ............................................................................................................................ 11

1.3.2 Objetivos específicos..................................................................................................................... 11

1.3.3 Definições operacionais................................................................................................................ 12

1.4 JUSTIFICATIVA.................................................................................................................................... 12

1.4.1 Relevância do tema....................................................................................................................... 12

1.4.2 Originalidade do tema .................................................................................................................. 13

1.4.3 Viabilidade do estudo.................................................................................................................... 14

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA............................................................................................................ 15

2.1 CONCEITOS INTRODUTÓRIOS .............................................................................................................. 15

2.1.1 Classificações de atributos para avaliação de produtos............................................................... 16

2.1.2 Conceitos de qualidade, valor e preço.......................................................................................... 16

2.2 QUALIDADE EM SERVIÇOS .................................................................................................................. 20

2.2.1 O estudo exploratório de Parasuraman et al. (1985) ................................................................... 20

2.2.2 A ferramenta ‘SERVQUAL’.......................................................................................................... 22

2.2.3 As lacunas de qualidade em serviços............................................................................................ 23

2.3 ACEITAÇÃO DE TECNOLOGIA, ADOÇÃO DE INOVAÇÃO E TEORIAS RELACIONADAS.............................. 26

2.3.1 UTAUT: a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia.................................................. 27

2.3.2 Os modelos e teorias que embasaram a UTAUT .......................................................................... 29

2.3.3 Modelos já utilizados para avaliação de adoção de internet banda larga................................... 42

3 O MERCADO DE INTERNET BANDA LARGA E O CLIENTE EMPRESARIAL ........................ 45

3.1 SITUAÇÃO DO MERCADO BRASILEIRO DE BANDA LARGA .................................................................... 45

3.1.1 Evolução do mercado de banda larga no Brasil........................................................................... 45

3.1.2 Carência de produtos de banda larga específicos para pequenas empresas................................ 48

3.2 A REGULAMENTAÇÃO DO SETOR......................................................................................................... 49

3.3 PARTICULARIDADES DO CLIENTE EMPRESARIAL ................................................................................. 51

4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS DO ESTUDO.................................................................... 55

4.1 PESQUISA QUALITATIVA COM FORNECEDOR ....................................................................................... 56

4.2 PESQUISA QUALITATIVA COM USUÁRIOS DE INTERNET DISCADA ........................................................ 58

4.3 PESQUISA QUANTITATIVA COM USUÁRIOS E NÃO USUÁRIOS DE BANDA LARGA .................................. 59

4.3.1 População, amostragem e procedimento para coleta de dados.................................................... 59

4.3.2 Cuidados metodológicos na elaboração do questionário quantitativo......................................... 60

4.3.3 Hipóteses de pesquisa ................................................................................................................... 61

4.3.4 Composição do questionário......................................................................................................... 64

4.3.5 Plano de análise............................................................................................................................ 65

4.4 LIMITAÇÕES........................................................................................................................................ 68

5 RESULTADOS.......................................................................................................................................... 69

5.1 PESQUISA QUALITATIVA COM FORNECEDORES.................................................................................... 69

5.1.1 Lacuna 1........................................................................................................................................ 69

5.1.2 Lacuna 2........................................................................................................................................ 70

5.1.3 Lacuna 3........................................................................................................................................ 73

5.1.4 Lacuna 4........................................................................................................................................ 74

5.1.5 Lacuna de comunicação................................................................................................................ 74

5.2 PESQUISA QUALITATIVA COM USUÁRIOS DE INTERNET DISCADA ........................................................ 75

5.3 PESQUISA QUANTITATIVA COM USUÁRIOS E NÃO USUÁRIOS DE BANDA LARGA .................................. 77

5.3.1 Caracterização da amostra........................................................................................................... 77

5.3.2 Variáveis de perfil que se diferenciam entre os dois grupos......................................................... 79

5.3.3 Associação das características de perfil com os dois grupos pesquisados................................... 81

5.3.4 Avaliação da escala adotada ........................................................................................................ 82

5.3.5 Verificação das hipóteses da pesquisa.......................................................................................... 98

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS.................................................................................................................. 109

6.1 CONCLUSÕES SOBRE OS OBJETIVOS PROPOSTOS................................................................................ 109

6.1.1 Barreiras por parte dos fornecedores......................................................................................... 109

6.1.2 Barreiras por parte dos potenciais clientes ................................................................................ 111

6.2 CONCLUSÕES SOBRE O MODELO TESTADO ........................................................................................ 113

6.3 APLICAÇÕES PRÁTICAS DESTE ESTUDO ............................................................................................. 114

6.4 LIMITAÇÕES DO ESTUDO................................................................................................................... 115

6.5 RECOMENDAÇÃO PARA PESQUISAS POSTERIORES ............................................................................. 116

7 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS................................................................................................... 117

APÊNDICES ..................................................................................................................................................... 127

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

DTPB: Teoria Decomposta do Comportamento Planejado (“Decomposed Theory of Planned

Behavior”)

IDT: Teoria de Difusão da Inovação (“Innovation Diffusion Theory”)

MM: Modelo Motivacional (“Motivational Model”)

MPCU: Modelo de Utilização de PC (“Model of PC Utilization”)

SCT: Teoria Social Cognitiva (“Social Cognitive Theory”)

TAM: Modelo de Aceitação de Tecnologia (“Technology Acceptance Model”)

TIC: Tecnologia de Informação e Comunicação

TPB: Teoria do Comportamento Planejado (“Theory of Planned Behavior”)

TRA: Teoria da Ação Racionalizada (“Theory of Reasoned Action”)

UTAUT: Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (“Unified Theory of

Acceptation and Use of Technology”)

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 – Principais definições conceituais (qualidade, preço e valor)....................................................... 17

Quadro 2 - Proposições sobre qualidade percebida, preço percebido, relacionamento preço-qualidade e

valor percebido.......................................................................................................................................... 18

Quadro 3 - As dimensões do SERVQUAL........................................................................................................ 23

Quadro 4 - Construtos e variáveis que potencializam as lacunas de qualidade do fornecedor.................... 25

Quadro 5 – Os fatores principais da UTAUT................................................................................................... 28

Quadro 6 – As hipóteses da UTAUT................................................................................................................. 29

Quadro 7 – Modelos e teorias que originaram a UTAUT ............................................................................... 29

Quadro 8 - Os conceitos da TRA....................................................................................................................... 32

Quadro 9 - Os atributos percebidos da inovação ............................................................................................. 37

Quadro 10 – Fonte de dados da pesquisa qualitativa com fornecedores........................................................ 56

Quadro 11 - Especialistas entrevistados............................................................................................................ 57

Quadro 12 – Roteiro resumido de entrevista qualitativa em profundidade com fornecedor....................... 57

Quadro 13 – Roteiro resumido de entrevista qualitativa com usuário de internet discada.......................... 59

Quadro 14 – Hipóteses originais e adaptadas da UTAUT............................................................................... 62

Quadro 15 – Questionário quantitativo original e adaptado da UTAUT....................................................... 64

Quadro 16 – Plano de análise de dados quantitativos...................................................................................... 65

Quadro 17 – Comparação das técnicas estatísticas teste t, ANOVA e MANOVA ........................................ 67

Quadro 18 – Resultados das entrevistas qualitativas com usuários de internet discada.............................. 76

Quadro 19 – Passos para verificação da validade............................................................................................ 88

Quadro 20 – Conclusões sobre as hipóteses da pesquisa (H

a H

) ............................................................ 102

Quadro 21 – Conclusões sobre as hipóteses da pesquisa (H

a H

).............................................................. 106

Quadro 22 – Consolidação das conclusões sobre verificação de hipóteses................................................... 106

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Variáveis de perfil que se diferenciam entre grupos 80

Tabela 2 – Variância total explicada (análise fatorial) 84

Tabela 3 – Matriz de componentes rotacionada (relação entre variáveis e fatores da análise fatorial) 85

Tabela 4 – Avaliação da fidedignidade da escala com o coeficiente Alpha de Cronbach 86

Tabela 5 – Estatísticas descritivas dos fatores da UTAUT (por grupo) 90

Tabela 6 – Teste Kolmogorov-Smirnov (normalidade dos fatores da UTAUT) 92

Tabela 7 – Teste de Levene (homogeneidade de variância entre amostras) 92

Tabela 8 – Teste de esfericidade de Bartlett 93

Tabela 9 – Teste Box-M 94

Tabela 10 – MANOVA (testes multivariados) 94

Tabela 11a – Análise stepdown sobre 5 fatores (variáveis em ordem decrescente de relevância) 95

Tabela 12 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t) 95

Tabela 13 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t ajustado) 96

Tabela 14 – Comportamento observado versus previsão por análise de regressão logística 97

Tabela 15 – Estatísticas por variável da regressão logística 97

Tabela 16 – Teste de esfericidade de Bartlett 103

Tabela 17 – Teste Box-M 103

Tabela 18 – MANOVA (testes multivariados) 104

Tabela 19a – Análise stepdown sobre 2 fatores (variáveis em ordem decrescente de relevância) 104

Tabela 20 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t) 104

Tabela 21 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t ajustado) 105

Tabela 22 – Comportamento observado versus previsão por análise de regressão logística 105

Tabela 23 – Estatísticas por variável da regressão logística 105

LISTA DE GRÁFICOS

Gráfico 1 – Evolução anual do número de acessos banda larga no Brasil (em milhões).............................. 45

Gráfico 2 – Evolução anual do número de acessos (x1000) entre os maiores fornecedores......................... 46

Gráfico 3 – Comparação de acessos DSL em relação ao número de linhas em serviço (em milhões)......... 47

Gráfico 4 – Comparação de número de acessos banda larga por 1000 habitantes....................................... 48

Gráfico 5 – Distribuição da amostra ................................................................................................................. 78

Gráfico 6 – Mapa perceptual de associação de características de perfil e comportamento de uso de

banda larga............................................................................................................................................... 81

Gráfico 7 – histograma por fator........................................................................................................................90

Gráfico 8 – histograma por fator e grupo........................................................................................................ 90

Gráfico 9 – dispersão para análise de H

........................................................................................................ 98

Gráfico 10 – dispersão para análise de H

......................................................................................................100

Gráfico 11 – dispersão para análise de H

......................................................................................................100

Gráfico 12 – dispersão para análise de H

......................................................................................................101

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 - Estrutura cognitiva de absorção de informação............................................................................. 17

Figura 2 – Modelo de relacionamento de preço, qualidade e valor................................................................ 18

Figura 3 - Modelo de qualidade em serviços..................................................................................................... 24

Figura 4 - A “Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia”............................................................... 27

Figura 5 - Teoria da Ação Racionalizada (TRA).............................................................................................. 31

Figura 6 - Teoria do Comportamento Planejado............................................................................................. 32

Figura 7 - TAM (Modelo de Aceitação de Tecnologia).................................................................................... 33

Figura 8 – O Modelo de Utilização de PC (MPCU) ......................................................................................... 35

Figura 9 - Variáveis determinantes da taxa de adoção de inovação............................................................... 37

Figura 10 - Teoria Decomposta do Comportamento Planejado...................................................................... 38

Figura 11 – Modelo motivacional ...................................................................................................................... 40

Figura 12 – Aplicação da SCT na avaliação de adoção de tecnologia............................................................ 41

Figura 13 - Modelo testado e modelo validado por Oh et al. (2003) ............................................................... 42

Figura 14 - Modelo de qualidade em serviços................................................................................................... 56

Figura 15 – UTAUT adaptada ao estudo.......................................................................................................... 63

Figura 16 – Influências validadas e não validadas do modelo testado.......................................................... 113

1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS

As considerações iniciais deste trabalho partem de uma introdução do tema (seção 1.1), sobre

o qual é destacado o problema do estudo (seção 1.2) e, em seguida, são definidos os objetivos

(seção 1.3) com suas justificativas (seção 1.4).

1.1 Introdução

Pesquisa divulgada pelo Comitê Gestor de Internet no Brasil (COMITÊ GESTOR DE

INTERNET NO BRASIL, 2005), apresenta que mais de 95% das empresas brasileiras com 10

ou mais funcionários têm acesso à internet. No entanto, grande parte deste público ainda

trabalha com acesso discado de baixa velocidade. E se forem consideradas as empresas com

menos de 10 funcionários, espera-se que o índice de penetração de internet banda larga seja

ainda menor.

Na totalidade do mercado no Brasil, os serviços de internet banda larga têm registrado forte

crescimento ano após ano, alcançando a marca de 3,8 milhões de acessos no final de 2005. Se

comparada a países de maior avanço tecnológico, no entanto, a difusão deste serviço ainda é

baixa. Países como Holanda ou Coréia do Sul, por exemplo, chegam à marca aproximada de

270 acessos por 1000 habitantes, treze vezes superior aos 20 do Brasil

Parte deste forte avanço da banda larga, no Brasil e no mundo, pode ser atribuída à

necessidade de conexões mais velozes provocada pela popularização de aplicações que

envolvem alto volume de tráfego, geralmente de som ou imagem, tais como download de

arquivos de música, voz sobre IP (VoIP), fotos digitais, vídeos etc. Além disso, mesmo em

aplicações de baixo volume de tráfego, há demanda por praticidade no acesso devido à

dependência crescente que se está criando da internet (principalmente para uso profissional),

seja por ferramentas de comunicação (ex.: e-mail, instant messenger), serviços on-line (ex.:

net banking, consulta a serviços de proteção de crédito), substituição de informações em papel

Índice do Brasil calculado considerando-se 3,8 milhões de acessos e 185 milhões de habitantes (IBGE). Vide

seção 3.1 para considerações sobre comparação de dados de penetração de banda larga

por consulta a sites (ex.: lista telefônica, editais de concorrências e concursos públicos) ou

outros serviços.

Mas apesar desta revolução e do grande crescimento apresentado pela internet, as pesquisas

acadêmicas consultadas sobre estudos relacionados à internet freqüentemente abordam temas

como usos e impactos, tecnologias, comércio eletrônico ou serviços disponíveis on line. São

temas variados que, em comum, têm a visão de internet como um “meio” (o lado da demanda)

para geração de oportunidades de negócios em diversos ramos de atividade ou simplesmente

como entretenimento. O estudo proposto, em contrapartida, aborda a internet como um “fim”

(o lado da oferta) e busca explorar este mercado do ponto de vista da oferta de soluções de

acesso banda larga para pequenas empresas. Como será comentado adiante neste trabalho, as

pesquisas científicas consultadas sobre internet banda larga já começaram a dar mais foco à

oferta do serviço, mas sempre baseadas em aspectos estruturais (ex.: novas tecnologias ou

regulamentação) e não em aspectos individuais dos usuários ou fornecedores.

1.2 Problema do estudo

Considerando-se as características destacadas para o mercado de internet e analisando-se as

pesquisas já desenvolvidas sobre o tema, observa-se que:

i. O tema “mercado de internet” tem alto potencial para geração de pesquisas

acadêmicas;

ii. A demanda (e-commerce, aplicações para supply chain, mudanças de processos

corporativos, influência na vida pessoal dos usuários e serviço on line) tem sido

bastante explorada;

iii. O lado da oferta ainda apresenta uma produção acadêmica pouco desenvolvida,

focada principalmente em questões de médio e longo prazo (tais como a

regulamentação e universalização do serviço), sem preocupação com fatores

individuais que levam ou não à adoção de internet.

Com estas observações, o problema de pesquisa pode ser definido como: “quais são as

barreiras de adoção de internet banda larga em pequenas empresas no Brasil?”.

1.3 Objetivos

Neste contexto, são estabelecidos os objetivos gerais e específicos deste trabalho, com as

definições operacionais necessárias para uniformização de conceitos e delimitação do escopo

do estudo.

1.3.1 Objetivos gerais

O objetivo geral deste estudo define-se como:

Identificar e avaliar as principais barreiras de adoção de internet banda

larga em pequenas empresas.

1.3.2 Objetivos específicos

Para o alcance do objetivo geral, são definidos dois blocos de objetivos específicos, visando

avaliar as barreiras por parte do fornecedor e por parte dos clientes.

Do lado do fornecedor, os objetivos específicos buscam identificar lacunas de qualidade

baseadas na linha de pesquisa de Parasuraman, Zeithaml e Berry, iniciada em Parasuraman et

al. (1985):

 Nível de conhecimento que os fornecedores têm das expectativas dos clientes efetivos

e potenciais;

 Nível em que os fornecedores conseguem converter seu entendimento de expectativa

dos clientes em especificações adequadas do serviço;

 Nível em que as áreas operacionais dos fornecedores conseguem cumprir

adequadamente as especificações definidas;

 Nível de coerência entre a comunicação feita aos clientes (na venda ou pós-venda)

com os serviços realmente entregues;

 Nível em que a comunicação do fornecedor responde às expectativas dos potenciais

clientes.

Do lado dos clientes, os objetivos específicos buscam identificar fatores que podem reduzir a

percepção de valor sobre o serviço, antes mesmo de sua adoção. Neste bloco, será adotada

como base a linha de pesquisa de Venkatesh e Davis, culminando na Teoria Unificada de

Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT), de Venkatesh et al. (2003). Os objetivos

específicos passam por entender:

 Resultado esperado da internet banda larga (em pequenas empresas) pelos potenciais

usuários;

 Facilidade esperada pelos potenciais clientes para adoção do serviço;

 Viabilidade e condições que podem restringir a adoção do serviço entre potenciais

clientes que têm interesse no serviço (ex.: financeira ou técnica);

 Efeito da opinião de terceiros na formação de opinião do decisor em uma pequena

empresa.

1.3.3 Definições operacionais

Para uniformização de conceitos e delimitação de escopo do estudo, as seguintes definições

operacionais são adotadas ao longo deste trabalho:

 Internet banda larga: meio de acesso à internet caracterizado por alta velocidade

(igual ou superior a 256 kbps) e por permitir conexão permanente à internet, sem

depender de ligações telefônicas (ou seja, não é “dial up”);

 Penetração de banda larga: relação entre endereços

com banda larga e o total de

endereços do mercado em questão

1.4 Justificativa

Os objetivos definidos para este estudo justificam-se por sua: (i) relevância, (ii) originalidade

e (iii) viabilidade, conforme descrito nas seções 1.4.1 a 1.4.3 a seguir.

1.4.1 Relevância do tema

A relevância deste tema compõe-se de dois pontos de vista complementares: conhecimento

acadêmico e aplicação gerencial.

Do ponto de vista de conhecimento acadêmico, a relevância pode ser detectada por um

conjunto de fatores já introduzidos, sendo que alguns ainda serão mais detalhados ao longo

deste trabalho. Destacam-se entre estes fatores:

 O impacto “revolucionário” da internet no cotidiano de empresas e consumidores

finais (seção 1.1);

Analogamente, a penetração também pode ser calculada por cliente, mas, devido ao fato de que 1 acesso banda

larga atende a apenas 1 endereço, considerar-se-á a penetração por endereço (uma vez que um cliente pode ter

mais do que um endereço)

 A existência de uma grande quantidade de pequenas empresas que ainda acessam

internet discada de baixa velocidade (seção 1.1);

 A escassez de pesquisas acadêmicas sobre a internet como um fim (seção 1.1);

 O acelerado crescimento do mercado de internet banda larga no Brasil (seção 3.1.1);

 A baixa penetração deste serviço no Brasil quando comparado com outros países

(seção 3.1.1);

 A atualidade do tema de inclusão digital, que gera um paradoxo competição versus

universalização (seção 3.2).

A estes fatores, somam-se as contribuições do ponto de vista de aplicação gerencial:

 Identificação de barreiras para adoção de banda larga que podem ser avaliadas como

potenciais barreiras à adoção de outros serviços de tecnologia, principalmente aqueles

ancorados pela internet (como, por exemplo, o e-commerce);

 Sinalização de oportunidades de melhoria dos serviços atualmente prestados em banda

larga, assim como a comunicação dos mesmos.

1.4.2 Originalidade do tema

Uma vasta quantidade de artigos científicos já foi publicada sobre os mais variados temas

relacionados com a internet. Como referência, uma consulta ao banco de dados ProQuest,

realizada em 15/out/06 com o assunto “internet” gerou mais de 7,6 mil resultados

. Na mesma

data, uma consulta com os assuntos “internet” e “broadband”

gerou apenas 103 resultados.

Ou seja, a banda larga ainda é um campo relativamente pouco explorado no mundo internet.

Do que já foi publicado sobre banda larga (entre estes 103 resultados), os aspectos mais

estudados são os estruturais deste mercado, em detrimento de pesquisas sobre comportamento

individual de consumidores ou fornecedores do serviço. Algumas pesquisas que tiveram esse

enfoque (fatores individuais) ressaltam esta mesma observação.

Segundo Oh et al. (2003, p. 267):

“[...] pesquisa tem sido conduzida com o objetivo de explicar a difusão e adoção de acesso à

tecnologia de internet de alta velocidade e a maioria das abordagens, incluindo a Organização para

Foi aplicado o filtro de “Publicações acadêmicas, incluindo avaliadas por pares acadêmicos”

Do inglês, “banda larga”

Cooperação e Desenvolvimento Econômico (2001) e Lee et al. (2003), tem endereçado a estrutura

nacional e ambiental, majoritariamente ignorando fatores pessoais.”

Complementando, Choudrie e Dwivedi (2005, p. 94) escrevem que “O entendimento dos

impactos do uso de banda larga no dia-a-dia do consumidor ainda está intocado nos estudos

anteriores”. Locke (2004, p. 94) comenta que “[...] a maioria das pesquisas tende a ter um

interesse mais amplo do que o impacto de TIC

no crescimento individual de negócios”.

Assim considerando, espera-se que este estudo contribua em originalidade para a pesquisa

acadêmica através da:

 Incorporação de conhecimento ao campo de pesquisa de banda larga com foco no lado

da oferta (internet como um fim) e, mais especificamente, sobre os fatores individuais

de adoção ou não do serviço;

 Aplicação de uma teoria recentemente publicada para avaliação de aceitação e uso de

tecnologia, a UTAUT (VENKATESH et al., 2003).

1.4.3 Viabilidade do estudo

Além da relevância e originalidade do tema, o estudo justificou-se também por sua

viabilidade operacional.

O mestrando tem, atualmente, vínculos profissionais com a divisão comercial de clientes

empresariais da Telefônica

, concessionária de telefonia fixa no estado de São Paulo e líder

dos serviços de internet banda larga no Brasil. Esta condição favorece acesso a especialistas

do mercado de banda larga, bem como às práticas comerciais mais comuns deste fornecedor.

No capítulo 1 a seguir, apresenta-se a fundamentação teórica que sustenta o direcionamento

do problema central deste estudo.

TIC: tecnologia da informação e de comunicação

Nome fantasia da Telecomunicações de São Paulo S/A (Telesp)

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

A fundamentação teórica deste trabalho inicia-se com uma introdução necessária para

alinhamento de conceitos sobre qualidade, valor e preço (seção 2.1) e, em seguida, são

apresentados dois conjuntos de teorias. O primeiro conjunto (apresentado na seção 2.2) segue

a linha de pesquisa de A. Parasuraman, V. Zeithaml e L. Berry, iniciada com Parasuraman et

al. (1985). Esta linha de pesquisa tem foco em qualidade em serviços e inclui modelos

conhecidos como as lacunas de qualidade e o SERVQUAL. O segundo conjunto de teorias

(apresentado na seção 2.3) tem foco em aceitação de tecnologia e segue a linha de pesquisa de

F. Davis e V. Venkatesh, culminando na UTAUT – Teoria Unificada de Aceitação e Uso de

Tecnologia (VENKATESH et al., 2003).

2.1 Conceitos introdutórios

Qualidade é um termo que ainda hoje permite interpretações distintas que podem variar de

referência a processos estáveis de produção (como a certificação ISO-9000, que independe do

produto entregue ao consumidor) a referência a produtos considerados de padrão excelente

(como, por exemplo, um relógio Rolex). Quando se fala em qualidade em serviços, somam-se

a este discurso três propriedades que a distinguem de qualidade em bens: intangibilidade,

heterogeneidade (variações “de produtor a produtor, de cliente a cliente e de dia a dia”) e

inseparabilidade entre produção e consumo (PARASURAMAN et al., 1985, p. 42).

Esta primeira seção da fundamentação teórica tem o objetivo de esclarecer alguns conceitos

introdutórios que serão úteis no decorrer deste trabalho. Primeiramente, apresentam-se

algumas classificações de atributos (seção 2.1.1), a partir dos quais se avalia a qualidade e o

valor de um produto. Em seguida, apresenta-se como Zeithaml (1988) utiliza estas

classificações implícita e explicitamente para definir os conceitos de qualidade, valor e preço

(seção 2.1.2).

2.1.1 Classificações de atributos para avaliação de produtos

Nesta seção, serão apresentadas três formas de classificação de atributos de produtos que

facilitarão, na seção 2.1.2, o entendimento dos conceitos de qualidade, valor e preço.

A primeira classificação a ser apresentada diferencia os atributos de (i) pesquisa, (ii)

experiência e (iii) credibilidade (NELSON, 1974 apud PARASURAMAN et al., 1985, p. 48,

DARBY; KARNI, 1973 apud PARASURAMAN et al., 1985, p. 48). Os atributos de pesquisa

representam os que podem ser conhecidos e avaliados antes do consumo do produto (ex.: peso

de um aparelho portátil). Os atributos de experiência são aqueles que somente podem ser

avaliados durante ou após o consumo (ex.: a comida de um restaurante). E os atributos de

credibilidade representam os que normalmente não podem ser avaliados nem mesmo após o

consumo do produto por falta de conhecimento técnico (ex.: um paciente dificilmente pode

avaliar se um tratamento médico que lhe foi prescrito é o mais recomendado para o seu caso).

A segunda classificação, segundo Olson (1977) apud Zeithaml (1988, p. 6) e Olson e Jacoby

(1972) apud Zeithaml (1988, p. 6), diferencia os atributos “intrínsecos” (diretamente ligados

ao produto, como cor ou potência) dos “extrínsecos” (indiretamente ligados ao produto e que

podem ser manipulados sem alteração do produto propriamente dito, como preço, marca ou

publicidade).

Por fim, Zeithaml (1988) também contrapõe “atributos de baixo nível de abstração” (aqueles

que são mais facilmente observáveis e independentes de interpretações pessoais), das

“abstrações de alto nível” (que representam a percepção pessoal de um consumidor).

2.1.2 Conceitos de qualidade, valor e preço

Voltando à obra de Zeithaml (1988), a autora busca, por meio de revisão da literatura e de um

estudo exploratório, consolidar a definição de alguns conceitos usados de maneira indistinta

entre pesquisas diferentes: preço, qualidade e valor. Para tanto, a autora inicia por: (i)

qualidade percebida, (ii) preço percebido, (iii) relacionamento preço-qualidade e (iv) valor

percebido.O Quadro 1 resume as definições mais relevantes para este estudo:

Quadro 1 – Principais definições conceituais (qualidade, preço e valor)

Conceito Principais definições

“Diferente de qualidade objetiva ou real”

(julgamento do consumidor versus superioridade mensurável)

“Um nível de abstração mais alto que um atributo específico de um produto”

(consumidores absorvem e avaliam informações sobre produtos em uma estrutura

cognitiva em vários níveis de abstração

, conforme Figura 1)

“Um conceito global que em alguns casos se reflete em atitude”

(a qualidade pode ser “cognitiva”, caso em que se baseia em atributos de

pesquisa, ou “afetiva”, quando se baseia mais em atributos de experiência)

A qualidade percebida é...

“Um julgamento realizado em contexto adotado por um consumidor”

(o contexto é alguma referência de comparação adotada pelo consumidor, seja um

outro produto similar ou uma expectativa criada pelo consumidor)

O preço percebido é... “Diferente de preço objetivo”

(o cliente pode registrar o preço de uma forma diferente do preço objetivo, como,

por exemplo, “caro” ou “barato”, ao invés do valor real)

Sobre relacionamento

preço-qualidade...

“Não existe uma relação clara entre preço e qualidade”

(enquanto algumas pesquisas indicam esta relação, outras a desconfirmam)

“Valor é preço baixo”

(foco no sacrifício, sem ênfase nos benefícios)

“Valor é qualquer coisa que eu quero em um produto”

(focos nos benefícios e nenhuma ênfase nos sacrifícios)

“Valor é a qualidade que eu ganho com o preço que eu pago”

(dada uma qualidade mínima desejada, quanto menor o sacrifício maior o valor)

O valor percebido pode ser

definido sob quatro visões

“Valor é o que eu ganho com o que eu dou”

(razão entre benefícios e sacrifícios)

FONTE: Interpretação de Zeithaml (1988, p. 3-5; 10; 11; 13-14) pelo autor

Produto

Benefício

funcional

Benefício

prático

Satisfação

emocional

Figura 1 - Estrutura cognitiva de absorção de informação

FONTE: Zeithaml (1988, p. 5)

Além disso, com uma proposta mais ampla, a autora busca também responder a algumas

perguntas sobre a formação das percepções de preço, qualidade e valor pelos consumidores:

(i) ‘o que os consumidores entendem como qualidade e valor?’, (ii) ‘como as percepções de

qualidade e valor são formadas?’, (iii) ‘esse processo é igual entre os consumidores e

produtos?’ e (iv) ‘como os consumidores relacionam qualidade, preço e valor em suas

decisões sobre produtos e serviço?’. Para responder a essas perguntas, a autora retoma um

modelo de relacionamento de preço, qualidade e valor (Figura 2), que se explica pelas

proposições apresentadas em seguida (Quadro 2).

Zeithaml (1988) em referência a Cohen (1979); Myers, Shocker (1981), Olson, Reynolds (1983); Young,

Feigen (1975)

Abstração de

alto nível

Valor

percebido

Qualidade

percebida

Atributos

extrínsecos

Atributos

intrínsecos

Atributos

intrínsecos

Preço objetivo

Preço

monetário

percebido

Sacrifício

percebido

Preço não

monetário

percebido

Compra

Percepção de atributos de baixo nível

Atributos de alto nível

Atributos de baixo nível

Figura 2 – Modelo de relacionamento de preço, qualidade e valor

FONTE: Zeithaml (1988, p. 4)

, adaptado de Dodds, Monroe (1985)

Quadro 2 - Proposições sobre qualidade percebida, preço percebido, relacionamento preço-qualidade e

valor percebido

Proposição

Justificativa

) “Consumidores adotam pistas

de atributos de baixo nível para

inferir qualidade”

Por serem mais fáceis de mensurar, os atributos de baixo nível (de

abstração) são usados como “preditores” da percepção que um

consumidor espera obter de um produto. Um atributo de baixo nível

freqüentemente usado para isso é o preço (consumidores esperam que

produtos mais caros tenham melhor qualidade).

) “Os atributos intrínsecos do

produto que sinalizam qualidade

são específicos do produto, mas

dimensões de qualidade podem ser

generalizadas para classes de

produtos ou categorias”

Consumidores tendem a absorver mais as informações com alto nível de

abstração ao invés dos atributos intrínsecos. Por exemplo, para optar entre

a compra de um móvel novo ou a pintura de sua casa, o consumidor pensa

em atributos como ‘utilidade’, ‘conforto’, ‘beleza’ etc., permitindo uma

comparação entre produtos que têm poucos atributos intrínsecos em

comum.

) “Pistas extrínsecas servem

como indicadores gerais de

qualidade de marcas, produtos e

categorias”

Quando um consumidor não tem informações adequadas sobre os

atributos intrínsecos de um produto, acaba por adotar pistas extrínsecas

para “estimar” a qualidade do produto. Por exemplo, produtos mais caros

ou com alto nível de publicidade são esperados como de melhor

qualidade.

) “Consumidores dependem

mais de atributos intrínsecos que

extrínsecos: (a) no ponto de

consumo, (b) em situações de

compra em que os atributos

intrínsecos são atributos de

pesquisa (e não atributos de

experiência) e (c) quando os

atributos intrínsecos têm alto valor

preditivo”

Por oferecerem maior possibilidade de objetividade na avaliação do

produto, os atributos intrínsecos são preferidos, em resumo, nas situações

em que esta possibilidade de objetividade realmente se concretiza.

Na figura original de Zeithaml (1988, p. 4), os retângulos de atributos intrínsecos estão hachurados no padrão

dos hexágonos de percepção de atributos de baixo nível

As proposições referentes a “qualidade percebida”, “preço percebido”, “relacionamento preço-qualidade” e

“valor percebido” estão identificadas, respectivamente, pelos prefixos P

, P

e P

Quadro 2 - Proposições sobre qualidade percebida, preço percebido, relacionamento preço-qualidade e

valor percebido (cont.)

Proposição

Justificativa

) “Consumidores dependem

mais de atributos extrínsecos que

intrínsecos (a) em situações de

primeira compra quando atributos

intrínsecos não estão disponíveis,

(b) quando a avaliação de atributos

intrínsecos requer mais esforço e

tempo que o consumidor considera

que vale a pena e (c) quando

qualidade é difícil de avaliar (ex.:

uma consulta médica)”

Nas situações em que a possibilidade de avaliação objetiva de qualidade

por atributos intrínsecos não se concretiza, o consumidor busca outros

critérios de avaliação, como garantia ou confiança na marca.

) “As pistas que sinalizam

qualidade variam com o tempo por

causa de competição, esforço

promocional de companhias,

mudanças na preferência dos

consumidores e informação”

Por motivos diversos, os atributos que garantem a percepção de qualidade

de um produto (intrínsecos e extrínsecos), assim como o nível destes

atributos, se alteram. Conseqüentemente, um produto pode ter sua

qualidade percebida incrementada ou reduzida sem que suas

características sejam alteradas.

) “Preço monetário não é o

único sacrifício percebido por

consumidores”

Além do sacrifício monetário despendido pelo cliente, devem ser

considerados também outros custos não monetários, como tempo ou

esforço necessário para compra.

PQ1

) “Não existe uma relação

geral para preço-qualidade”

Considerando-se as pesquisas realizadas até então, não se pode adotar

como verdadeira a existência ou inexistência de uma relação em que

produtos de alto preço implicam maior qualidade ou vice-versa. Entre

estes estudos, alguns confirmaram e outros negaram esta relação em

situações específicas, mas não há pesquisas focadas na identificação das

situações em que isso ocorre ou deixa de ocorrer.

PQ2

) “O uso de preço como um

indicador de qualidade depende de

(a) disponibilidade de outras pistas

de qualidade, (b) variação de

preços em uma classe de produtos,

categoria de produtos, (d) grau de

consciência de preços e (e)

habilidade dos consumidores de

detectar variações de qualidade em

um grupo de produtos”

Da mesma forma que outros atributos extrínsecos (P

), o preço também é

adotado como um ‘estimador’ da qualidade de um produto. Apesar da não

existência de uma relação genérica entre preço e qualidade (P

PQ1

), preços

mais altos podem gerar expectativas de qualidade mais alta.

) “As componentes de benefício

de valor incluem atributos

intrínsecos, atributos extrínsecos,

qualidade percebida e outras

abstrações de alto nível”

Os benefícios esperados por um consumidor que compra um produto

incluem benefícios além daqueles definidos como objetivo do produto.

Por exemplo: uma caneta tem como utilidade principal a capacidade de

‘escrever’, mas há consumidores que valorizam o status que uma caneta

pode lhe dar e, por isso, preferem canetas mais caras que escrevem

igualmente a outra caneta mais barata.

) “As componentes de sacrifício

de valor incluem preço monetário e

não monetário”

Da mesma forma que os benefícios de atributos não intrínsecos, os

sacrifícios não monetários (ex.: tempo) influenciam a percepção de valor

de um consumidor. E, além disso, há componentes de mais abstração que

também podem exercer influência nas decisões de um consumidor. Por

exemplo: um consumidor pode deixar de freqüentar um ambiente para

evitar que isso lhe gere um ‘sacrifício social’.

) “Atributos extrínsecos servem

como ‘sinalizadores de valor’ e

podem substituir uma ponderação

mais efetiva de benefícios e custos”

Alinhada com P

, esta proposição destaca a importância de atributos

extrínsecos na geração de expectativa do consumidor.

As proposições referentes a “qualidade percebida”, “preço percebido”, “relacionamento preço-qualidade” e

“valor percebido” estão identificadas, respectivamente, pelos prefixos P

, P

e P

Quadro 2 - Proposições sobre qualidade percebida, preço percebido, relacionamento preço-qualidade e

valor percebido (cont.)

Proposição

Justificativa

) “A percepção de valor

depende do conjunto de referências

sobre o qual o consumidor está

fazendo avaliação”

A cada ‘contato’ do consumidor com o produto (da intenção de compra ao

uso), um conjunto de atributos diferentes é considerado e,

conseqüentemente, a cada momento a percepção de valor de um mesmo

produto pode melhorar ou piorar, em uma avaliação absoluta ou relativa a

outros produtos semelhantes.

) “Valor percebido afeta o

relacionamento entre qualidade e

compra”

Como a compra de um produto envolve um conjunto de sacrifícios para se

obter um conjunto de benefícios, há situações em que o consumidor

considera os sacrifícios proporcionalmente altos demais e, portanto, não

compra o produto, apesar de aprovar sua qualidade (por exemplo, é a

situação em que o consumidor não tem renda suficiente para a aquisição).

FONTE: interpretação de Zeithaml (1988, p. 5-16) pelo autor deste trabalho

Estas proposições serão usadas posteriormente na interpretação dos modelos de qualidade em

serviços e de aceitação de tecnologia. Na seção 2.2, retoma-se a discussão de qualidade em

serviços.

2.2 Qualidade em serviços

Para a fundamentação teórica sobre qualidade em serviços, será adotada como referência uma

linha de pesquisa de grande influência acadêmica sobre o tema (encabeçada por A.

Parasuraman, V. Zeithaml e L. Berry), que teve início em um estudo exploratório publicado

em 1985 e gerou dois desdobramentos principais: o modelo de lacunas (“gaps”) de qualidade

em serviços e a ferramenta SERVQUAL. Nas seções 2.2.1 a 2.2.3 são apresentados,

respectivamente, o estudo exploratório de Parasuraman et al. (1985), a ferramenta

SERVQUAL e o modelo de lacunas de qualidade.

2.2.1 O estudo exploratório de Parasuraman et al. (1985)

Neste artigo, os autores colocam-se entre os pioneiros em pesquisas sobre qualidade em

serviços e, por isso, destacam duas dificuldades iniciais: a escassez de pesquisas sobre o tema

e a dificuldade em se definir “qualidade em serviços” (tanto por consumidores como por

prestadores de serviço). A partir destas dificuldades, o estudo foi definido com quatro

objetivos: (i) revisar o pequeno número de estudos que investigaram qualidade em serviços,

(ii) reportar os “insights” obtidos em uma investigação exploratória intensiva sobre qualidade

As proposições referentes a “qualidade percebida”, “preço percebido”, “relacionamento preço-qualidade” e

“valor percebido” estão identificadas, respectivamente, pelos prefixos P

, P

e P

PARASURAMAN, A.; ZEITHAML, V.; BERRY, L. A conceptual model of service quality and its

implications for future research. Journal of Marketing, vol. 49, nº 4, pg 41-50, 1985

em quatro tipos de serviços, (iii) desenvolver um modelo de qualidade em serviço e (iv)

oferecer proposições para estimular pesquisas futuras sobre qualidade.

Na revisão da literatura (primeiro objetivo de PARASURAMAN et al., 1985), os autores

inicialmente destacam três características que distinguem a avaliação de serviços da avaliação

de bens: intangibilidade, heterogeneidade (variações “de produtor a produtor, de cliente a

cliente e de dia a dia”) e inseparabilidade entre produção e consumo (que automaticamente

incrementa a influência do cliente na entrega do produto final). Entre os estudos avaliados

pelos autores

, três conclusões emergiram e são de grande relevância para o desenvolvimento

deste estudo:

1. Qualidade em serviço é mais difícil de ser avaliada do que qualidade em bens. Isso

ocorre devido à falta de atributos de pesquisa (critérios de comparação que podem ser

identificados antes da compra), levando a comparações baseadas apenas nos aspectos

tangíveis dos serviços (ex.: aparência das instalações físicas). Na ausência de aspectos

tangíveis (e em adição a estes), “alguns autores têm sugerido que o preço torna-se um

indicador pivô de qualidade” (PARASURAMAN et al., 1985, p. 42).

2. Percepção de qualidade em serviços resulta da comparação entre expectativas do

consumidor com o desempenho real do serviço: “Entregar serviços de qualidade

significa corresponder à expectativa do cliente em uma base consistente” (LEWIS;

BOOMS, 1983 apud PARASURAMAN et al., 1985, p. 42).

3. Avaliações de qualidade não são feitas apenas no resultado do serviço, mas também

envolvem avaliações do processo de entrega do serviço. Grönroos (1983) tipifica dois

tipos de qualidade em serviço: técnica (relacionada ao resultado) e funcional

(relacionada ao processo).

No estudo exploratório (segundo objetivo de PARASURAMAN et al., 1985), os autores

realizaram um conjunto de entrevistas pessoais com executivos responsáveis por empresas de

quatro setores de prestação de serviço (banco de varejo, cartão de crédito, corretagem de

valores e assistência técnica & manutenção) e grupos de foco com clientes destas mesmas

Principais referências: Grönroos (1982); Lehtinen, Lehtinen (1982); Lewis, Booms (1983); Sasser, Olsen,

Wyckoff (1978)

empresas. Entre os executivos, apesar de particularidades em cada um dos serviços, os autores

destacam uma conclusão como principal e comum: “Um conjunto de discrepâncias-chave ou

lacunas existe em relação à percepção dos executivos sobre qualidade em serviços e as tarefas

associadas com a entrega de serviços aos consumidores” (PARASURAMAN et al., 1985, p.

44). Entre os clientes, a lacuna que mais se destacou foi a diferença entre expectativas do

serviço e entrega real (como já previsto pela segunda conclusão da revisão da literatura).

Baseados nas entrevistas e grupos de foco exploratórios, os autores estruturaram, em suma,

dois modelos para avaliação de qualidade em serviço (terceiro objetivo de PARASURAMAN

et al., 1985): uma sugestão de 10 determinantes da qualidade em serviço, que posteriormente

deu origem ao SERVQUAL (apresentado a seguir na seção 2.2.2) e um modelo de qualidade

em serviços baseado em cinco lacunas, denominadas “gaps” (seção 2.2.3).

Por fim, por se tratar de um estudo teórico e exploratório, os autores estimulam cinco linhas

de pesquisas futuras (quarto objetivo de PARASURAMAN et al., 1985): (i) desenvolvimento

de um instrumento padrão de medida de percepção de qualidade em serviços, (ii)

desenvolvimento de métodos para medida acurada das lacunas de qualidade, (iii) exame da

natureza da associação entre qualidade percebida e seus determinantes, (iv) avaliação da

utilidade de segmentação de consumidores com relação às suas expectativas e (v)

identificação e priorização dos fatores que influenciam a criação de expectativa sobre

consumidores.

2.2.2 A ferramenta ‘SERVQUAL’

Alavancados pelas descobertas qualitativas do estudo exploratório de PARASURAMAN et

al. (1985), e buscando atender à primeira linha de pesquisa estimulada pelos próprios autores

no final do artigo (“desenvolvimento de um instrumento padrão de medida de percepção de

qualidade em serviços”), os mesmos autores publicam, em 1988, uma nova pesquisa com o

desenvolvimento de um instrumento de medida de qualidade em serviços e varejo,

denominado SERVQUAL (PARASURAMAN et al., 1988).

Esta ferramenta está alinhada com o modelo de lacunas de qualidade (discutida com mais

detalhes na seção 2.2.3) e tem o objetivo de medir a qualidade percebida pelo cliente através

da diferença entre serviço esperado e serviço percebido pelo consumidor em cinco dimensões

(Quadro 3).

Quadro 3 - As dimensões do SERVQUAL

Dimensão Definição

 Tangibilidade

(“tangibles”)

 Facilidades físicas, equipamentos e aparência de

pessoal

 Confiabilidade

(“reliability”)

 Habilidade de desempenhar o serviço prometido de

maneira confiável e com precisão

 Presteza

(“responsiveness”)

 Disposição em ajudar clientes e prover serviço

imediato

 Assertividade

(“assurance”)

 Conhecimento e cortesia de empregados e sua

habilidade em inspirar confiança

 Empatia

(“empathy”)

 Atenção cuidadosa e individualizada que a firma

provê a seus clientes

FONTE: adaptado de PARASURAMAN et al. (1988, p. 23)

Especificamente para este estudo, o SERVQUAL não tem aplicação direta (e portanto não

será extensivamente discutido), mas suas dimensões serão qualitativamente aproveitadas. Para

tanto, é necessário considerar uma divisão da prestação deste serviço em duas partes: (i) o

acesso à internet propriamente dito, que não envolve nenhuma interação entre cliente e

fornecedor, tratando-se apenas de uma funcionalidade técnica e (ii) os processos de suporte

necessários – instalação, atendimento ao cliente, cobrança e assistência técnica – que, em

geral, envolvem algum tipo de interação entre cliente e fornecedor.

Dado que o conceito das dimensões definidas pela ferramenta (e principalmente o detalhe das

variáveis que compõem cada dimensão) é focado na interface cliente-fornecedor, a

aplicabilidade da ferramenta a este estudo restringiu-se à segunda parte do serviço. Para a

primeira parte, apenas a dimensão de “confiabilidade” (entregar o que foi vendido) faz

sentido, e com adaptações no detalhamento das variáveis. Desta forma, o SERVQUAL foi

usado como referência para o desenvolvimento de um roteiro de entrevista qualitativa.

2.2.3 As lacunas de qualidade em serviços

Além do SERVQUAL, o outro desdobramento importante do estudo exploratório de

Parasuraman et al. (1985) foi o desenvolvimento do modelo de lacunas de qualidade em

serviços. Este modelo define cinco lacunas (ou “gaps”) que podem sacrificar a qualidade

percebida na prestação de serviços (Figura 3).

Percepção dos executivos

sobre expectativa dos

clientes

Tradução de percepções em

especificação de qualidade

do serviço

Serviço entregue

(incluindo contatos

pré e pós serviço)

Comunicação externa

aos consumidores

Serviço percebido

Serviço esperado

Necessidades

pessoais

Experiência

passada

Comunicação boca

a boca

GAP 2

GAP 3

GAP 4

GAP 1Empresa

Consumidor

GAP 5

Figura 3 - Modelo de qualidade em serviços

FONTE: Parasuraman et al. (1985, p. 44)

Destas cinco lacunas, uma (a de número 5) é a diferença entre serviço percebido e o serviço

esperado, que os autores atribuem ao consumidor e que podem ser avaliadas pelo

SERVQUAL. As outras quatro referem-se a deficiências por parte do fornecedor e foram

detalhadas e definidas em Zeithaml et al. (1988, p. 35-36) como:

Lacuna 1: Diferença entre “expectativas do consumidor” e “percepção da gerência

das expectativas do consumidor”

Lacuna 2: Diferença entre “percepções da gerência das expectativas do consumidor”

e “especificações de qualidade do serviço”

Lacuna 3: Diferença entre “especificações de qualidade do serviço” e “serviço

realmente realizado”

Lacuna 4: Diferença entre “serviço realizado” e “o que é comunicado aos

consumidores sobre o serviço”

Ainda em Zeithaml et al. (1988), os autores identificam construtos teóricos e variáveis

específicas que controlam ou potencializam estas quatro lacunas (Quadro 4).

Quadro 4 - Construtos e variáveis que potencializam as lacunas de qualidade do fornecedor

Lacuna Construto teórico Variáveis específicas

 Orientação à pesquisa de

mercado

 Quantidade de pesquisas de mercado

 Uso de pesquisas de mercado

 Grau em que as pesquisas de mercado focam questões de qualidade

 Intensidade da interação direta entre executivos e clientes

 Comunicação para cima  Intensidade da comunicação entre empregados e executivos

 Intensidade em que informações da linha de frente são avaliadas

 Qualidade do contato entre altos executivos e linha de frente

1. Expectativas do consumidor

(-)

Percepção da gerência com

relação às expectativas do

consumidor

 Níveis hierárquicos  Número de níveis entre linha de frente e altos executivos

 Comprometimento de

executivos com qualidade

do serviço

 Comprometimento de recursos para qualidade

 Existência de programas internos de qualidade

 Percepção dos executivos do reconhecimento ao comprometimento

para qualidade

 Definição de metas  Existência de um processo formal para definição de metas de

qualidade nos serviços

 Padronização de tarefas  Uso de tecnologia pesada (“hard technology”) para padronizar

operações

 Uso de tecnologia leve (“soft technology”) para padronizar

operações

2. Percepção da gerência com

relação às expectativas do

consumidor

(-)

Especificações de qualidade

 Percepção de viabilidade  Ferramentas e sistemas para cumprimento de especificações

 Intensidade com que executivos acreditam que as expectativas dos

clientes podem ser alcançadas

 Trabalho em equipe  Intensidade na qual empregados vêm outros empregados como

clientes

 Intensidade em que a linha de frente sente que altos executivos têm

preocupações genuínas com a equipe

 Intensidade em que a linha de frente sente que estão cooperando (e

não competindo) com outros na organização

 Intensidade em que os empregados se sentem pessoalmente

envolvidos e comprometidos

 Adequação entre trabalho e

empregado

 Habilidade dos empregados em desempenhar o trabalho

 Importância e efetividade do processo seletivo

 Adequação entre trabalho e

tecnologia

 Adequação das ferramentas e tecnologia para desempenhar o

trabalho

 Controle percebido  Intensidade na qual empregados percebem que estão no controle de

seu trabalho

 Intensidade na qual a linha de frente sente que tem flexibilidade

para lidar com clientes

 Previsibilidade da demanda

 Sistemas de controle da

supervisão

 Intensidade na qual os empregados são avaliados sobre o que

fazem (comportamentos) e não apenas em quantidade produzida

 Conflito de escopo de

trabalho

 Conflito percebido entre expectativas de clientes e expectativas da

organização

o Volume de formulários necessários para completar transações

de serviços

o Número de contatos internos que a linha de frente precisa

fazer para completar uma transação de serviço ou responder a

solicitação de cliente

 Existência de uma política de gerenciamento que entre em conflito

com especificações

3. Especificações de qualidade

(-)

Serviço realizado

 Ambigüidade de escopo de

trabalho

 Clareza percebida de metas e expectativas

o Freqüência e qualidade da comunicação para baixo

o Intensidade dos feedbacks construtivos dados a toda a linha de

frente

 Nível percebido de competência e confidência

o Conhecimento dos produtos pela linha de frente

o Treinamento específico dos produtos fornecido à linha de

frente

o Treinamento em técnicas de comunicação fornecido à linha de

frente

 Comunicação horizontal  Intensidade das informações providas pela equipe de operações em

planos de publicidade e execução

 Intensidade na qual a linha de frente está ciente das comunicações

externas antes que estas ocorram

 Comunicação entre equipes de venda e operação

 Similaridade de procedimentos entre departamentos e lojas

4. Serviço realizado

(-)

Comunicação externa

 Propensão à “sobre-

promessa”

 Intensidade em que a empresa sofre pressão para gerar novos

negócios

 Intensidade em que a empresa percebe que competidores fazem

“sobre-promessa”

FONTE: consolidado de Zeithaml et al. (1988, p. 38, 39, 41 e 44)

Estudos posteriores ainda propuseram adaptações e complementos ao modelo de lacunas de

qualidade. Lovelock (1994, p. 112) apud Lovelock e Wright (2001, p. 108) expande este

modelo para sete lacunas de qualidade, ressaltando também as diferenças entre:

 A especificação do serviço e a comunicação com cliente

 A comunicação com o cliente e a interpretação que o cliente faz desta comunicação

Os conceitos apresentados sobre a qualidade em serviços serão posteriormente utilizados no

capítulo 4 (procedimentos metodológicos) para estruturação do problema em estudo, assim

como os conceitos sobre aceitação de tecnologia apresentados na seção 2.3 a seguir.

2.3 Aceitação de tecnologia, adoção de inovação e teorias relacionadas

“Sistemas de computador não podem melhorar o desempenho organizacional se não são usados.

Infelizmente, resistência a sistemas para ‘o usuário final’ por executivos e profissionais é um

problema generalizado. Para melhor prever, explicar e incrementar a aceitação do usuário

precisamos entender melhor porque as pessoas aceitam ou rejeitam computadores.” (DAVIS et al.,

1989, p. 982)

Foram com estas palavras que Davis et al. (1989) iniciaram seu texto para justificar o

desenvolvimento do Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM

). Para melhor compreendê-

las, no entanto, é importante relembrar que, em 1989, o uso de PC’s e sistemas de informação

pelo “usuário final” (e não apenas por técnicos de informática) ainda era algo muito recente.

Hoje em dia, obviamente o contexto é bastante diferente. Mas os fundamentos propostos no

TAM ainda continuam válidos, inclusive para aplicações em um conceito mais amplo de

“tecnologia” (como ilustração, vale observar que em DAVIS et al., 1989, a validação do

modelo foi baseada na aceitação de um software de edição de texto).

Na década seguinte (anos 1990), outros modelos e teorias foram também publicados buscando

identificar os fatores que levam à adoção ou não de tecnologia até que Venkatesh et al. (2003)

formulam a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (que passará a ser referida

como UTAUT

) a partir da consolidação de conceitos de oito destes modelos e teorias

Neste estudo, a UTAUT será adaptada para avaliar a aceitação e uso de internet banda larga.

Do inglês: “Technology Acceptance Model”

Do inglês: “Unified Theory of Acceptation and Use of Technology”

A seguir, apresentam-se os fundamentos desta teoria (seção 2.3.1), complementados de forma

introdutória pelos modelos e teorias que a originaram (seção 2.3.2) e, por fim, aplicações

destas teorias na avaliação de internet banda larga (seção 2.3.3).

2.3.1 UTAUT: a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia

Venkatesh et al. (2003) propuseram uma consolidação de oito modelos e teorias para gerar a

“Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia” (UTAUT), baseados em construtos que

agregam a essência dos modelos e teorias que a compõem (Figura 4).

Sexo

Expectativa de

desempenho

Expectativa

de esforço

Influência

social

Condições

facilitadoras

ExperiênciaIdade

Intenção de

comportamento

Comportamento

de uso

Voluntariedade

do uso

Figura 4 - A “Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia”

FONTE: Venkatesh et al. (2003, p. 447)

Nesta teoria, os autores determinam quatro construtos como determinantes diretos da intenção

de comportamento e do comportamento de uso: (i) expectativa de desempenho, (ii)

expectativa de esforço, (iii) influência social e (iv) condições facilitadoras. A definição e

origem de cada um destes determinantes consta no Quadro 5.

O construto de intenção de comportamento, presente na teoria como mediador do

comportamento de uso, tem sua origem na Teoria da Ação Racionalizada (apresentado na

seção 2.3.2.1). Este construto define o grau em que o indivíduo sente-se motivado a adotar o

comportamento em questão (com base na expectativa de desempenho, expectativa de esforço

e na influência social), independentemente das condições que viabilizam este comportamento

(que, segunda esta teoria, são limitadas pelas condições facilitadoras).

Entre estas teorias, incluem-se algumas da psicologia que são genéricas para explicar comportamentos (ou

seja, não são focadas em aceitação de tecnologia)

Quadro 5 – Os fatores principais da UTAUT

Construto Definição Origem

1. Expectativa de

desempenho

“Grau em que um indivíduo acredita

que o uso do sistema vai ajudá-lo a

atingir ganhos no resultado do trabalho”

 Utilidade Percebida (TAM/TAM2 e DTPB)

 Motivação extrínseca (MM)

 Adequação da função (MPCU)

 Vantagem relativa (IDT)

 Expectativa de resultados (SCT)

2. Expectativa de

esforço

“Grau de facilidade associada ao uso do

sistema”

 Facilidade de uso percebida (TAM/TAM2)

 Complexidade (MPCU)

 Facilidade de uso (IDT)

3. Influência social “Grau em que um indivíduo percebe

que outras pessoas importantes

acreditam que ele deveria usar o novo

sistema”

 Norma subjetiva (TRA, TAM2, TPB,

DTPB)

 Fatores sociais (MPCU)

 Imagem (IDT)

4. Condições

facilitadoras

“Grau em que um indivíduo acredita

que existe uma infra-estrutura

organizacional e técnica para suportar o

uso do sistema”

 Controle percebido do comportamento

(DTPB)

 Condições facilitadoras (MPCU)

 Compatibilidade (IDT)

FONTE: Venkatesh et al. (2003, p. 447, 450, 451 e 453)

Nos oito modelos e teorias que compuseram a UTAUT os autores ainda identificam três

outros determinantes indiretos da intenção de comportamento (atitude em relação ao uso de

tecnologia, auto-eficácia e ansiedade) que não foram incluídos na teoria final por se tornarem

irrelevantes na presença dos outros quatro determinantes diretos

Por fim, os autores definem alguns mediadores dos determinantes diretos, incluindo aspectos

pessoais (sexo e idade) e aspectos com relação à situação de uso (experiência e voluntariedade

de uso).

Uma interpretação mais objetiva da Figura 4 e a inter-relação entre cada um dos construtos

adotados pode ser obtida pelas hipóteses definidas no artigo original (Quadro 6).

TRA: Theory of Reasoned Action (AJZEN; FISHBEIN, 1980)

TPB: Theory of Planned Behavior (AJZEN, 1991)

TAM: Technology Acceptance Model (DAVIS et al., 1989)

IDT: Innovation Diffusion Theory (ROGERS, 1995)

DTPB: Decomposed Theory of Planned Behavior (TAYLOR; TODD, 1995)

MM: Motivational Model (DAVIS et al., 1992)

MPCU: Model of PC Utilization (THOMPSON et al., 1991)

SCT: Social Cognitive Theory (BANDURA, 1986, COMPEAU; HIGGINS, 1995 e COMPEAU et al., 1999)

No desenvolvimento da pesquisa, os autores definiram e validaram hipóteses que sustentam a não inclusão

destes determinantes na teoria final

Quadro 6 – As hipóteses da UTAUT

H Definição da hipótese

 “A influência da expectativa de desempenho na intenção de comportamento é moderada por sexo e

idade, de forma que o efeito será mais forte em homens e particularmente para homens jovens”

 “A influência da expectativa de esforço na intenção de comportamento é moderada por sexo, idade e

experiência, de forma que o efeito será mais forte em mulheres, particularmente para mulheres

jovens e em estágio de pouca experiência”

 “A influência de ‘influência social’ na intenção de comportamento é moderada por sexo, idade,

voluntariedade e experiência, de forma que o efeito será mais forte em mulheres, particularmente em

mulheres mais velhas, em situação de uso mandatório e em estágios de pouca experiência”

 “Condições facilitadoras NÃO têm influência significativa sobre intenção de comportamento”

 “Auto-eficácia com computador NÃO tem influência significativa sobre intenção de

comportamento”

 “Ansiedade com computador NÃO tem influência significativa sobre intenção de comportamento”

 “Atitude com relação ao uso de tecnologia NÃO tem influência significativa sobre intenção de

comportamento”

 “Intenção de comportamento exerce uma influência significativa e positiva sobre comportamento de

uso”

FONTE: Venkatesh et al. (2003, p. 450 e 453 a 456)

É importante ressaltar que a nomenclatura adotada pelos autores busca melhor representar o

conteúdo de cada construto, independentemente de definições anteriores na literatura.

2.3.2 Os modelos e teorias que embasaram a UTAUT

Nesta seção, os oito modelos e teorias que compõem a UTAUT são apresentados de maneira

resumida, com o objetivo de melhor contextualizar sua formação (Quadro 7). Para maior

detalhamento destes fundamentos, recomenda-se consultar as obras originais de cada um dos

modelos e teorias.

Quadro 7 – Modelos e teorias que originaram a UTAUT

Modelo / Teoria Principais construtos

 TRA: Teoria da

Ação Racionalizada

 Atitude em relação ao comportamento: “sentimento positivo ou negativo de um

indivíduo sobre a execução de um determinado comportamento” (FISHBEIN;

AJZEN et al., 1975, p. 216)

 Norma subjetiva: “percepção de um indivíduo de que a maioria das pessoas que

são importantes para ele pensam que deveria ou não deveria adotar o

comportamento em questão” (FISHBEIN; AJZEN et al., 1975, p. 302)

 TPB: Teoria do

comportamento

planejado

 Atitude em relação ao comportamento: adaptado da TRA

 Norma subjetiva: adaptado da TRA

 Controle percebido do comportamento: ‘a facilidade ou dificuldade percebida em

executar o comportamento’ (AJZEN, 1991, p. 188). No contexto de pesquisa de

sistemas de informação, ‘percepções de restrições internas e externas ao

comportamento’ (TAYLOR, TODD, 1995, p. 149)

 TAM e TAM2:

Modelo de Aceitação

de Tecnologia

 Utilidade Percebida: ‘grau em que uma pessoa acredita que o uso de um sistema

em particular aumentaria seu desempenho’ (DAVIS, 1989, p. 320)

 Facilidade de uso percebida: ‘grau em que uma pessoa acredita que o uso de um

sistema em particular seria livre de esforço’ (DAVIS, 1989, p. 320)

 Norma subjetiva: adaptado da TRA (somente no TAM2)

Quadro 7 – Modelos e teorias que originaram a UTAUT (cont.)

Modelo / Teoria Principais construtos

 MPCU: Modelo de

utilização de PC

 Adequação da função: ‘intensidade na qual um indivíduo acredita que usar uma

tecnologia pode incrementar o desempenho de seu trabalho’ (THOMPSON et al.,

1991, p. 129)

 Complexidade: baseado em Rogers, Shoemaker (1971), ‘grau em que uma inovação

é percebida como relativamente difícil de entender e usar’ (THOMPSON et al.,

1991, p. 128)

 Conseqüências de longo prazo: resultados que têm uma contrapartida no futuro

(THOMPSON et al., 1991, p. 129)

 Afeição em relação ao uso: ‘sentimento de satisfação, prazer, depressão, desgosto,

desprazer, ou ódio associado por um indivíduo a um ato particular (THOMPSON et

al., 1991, p. 127)

 Fatores sociais: ‘internalização do indivíduo da cultura subjetiva de um grupo de

referência, e acordos específicos interpessoais que o indivíduo tem com outros em

situações sociais’ (THOMPSON et al., 1991, p. 126)

 Condições facilitadoras: fatores objetivos no ambiente que observadores

concordam como facilitador de um fato. Por exemplo, devolução de itens

comprados on-line é facilitada quando nenhuma taxa é cobrada sobre o item

devolvido. Em um contexto de sistemas de informação, ‘provisão de suporte para

usuários de PC pode ser um tipo de condição facilitadora que influencia na

utilização do sistema’ (THOMPSON et al., 1991, p. 129)

 Teoria de difusão da

inovação (IDT)

 Vantagem relativa: ‘grau em que uma inovação é percebida como sendo melhor

que sua precursora’ (MOORE, BENBASAT, 1991, p. 195)

 Facilidade de uso: ‘grau em que uma inovação é percebida como de difícil uso’

(MOORE, BENBASAT, 1991, p. 195)

 Imagem: ‘grau em que o uso de uma inovação é percebido como benéfico para a

imagem ou status do indivíduo em seu sistema social’ (MOORE, BENBASAT, 1991,

p. 195)

 Visibilidade: grau em que um indivíduo pode ver outros usando o sistema na

organização (adaptado de MOORE, BENBASAT, 1991)

 Compatibilidade: ‘grau em que uma inovação é percebida como sendo consistente

com os valores existentes, necessidades e experiência passada dos adotantes

potenciais’ (MOORE, BENBASAT, 1991, p. 195)

 Demonstrabilidade de resultados: ‘a tangibilidade dos resultados do uso de uma

inovação, incluindo sua observabilidade e comunicabilidade’ (MOORE,

BENBASAT, 1991, p. 203)

 Voluntariedade do uso: ‘grau em que o uso de uma inovação é percebido como

voluntário, ou de vontade própria’ (MOORE, BENBASAT, 1991, p. 195)

 C-TAM-TPB: TAM

combinado com TPB

 Atitude em relação ao comportamento: adaptado da TRA/TPB

 Norma subjetiva: adaptado da TRA/TPB

 Controle percebido do comportamento: adaptado da TRA/TPB

 Utilidade percebida: adaptado do TAM

 MM: Modelo

motivacional

 Motivação extrínseca: percepção de que os usuários vão querer executar uma

atividade ‘porque é percebida como um instrumento em alcançar resultados valiosos

que são distintos da atividade propriamente dita, como melhoria de desempenho no

trabalho, pagamento ou promoção’ (DAVIS et al., 1992, p. 1112)

 Motivação intrínseca: percepção de que usuários vão querer executar uma atividade

‘sem objetivo aparente além do processo de executar a atividade por si’ (DAVIS et

al., 1992, p. 1112)

Quadro 7 – Modelos e teorias que originaram a UTAUT (cont.)

Modelo / Teoria Principais construtos

 Teoria social

cognitiva (SCT)

 Expectativas de resultado (desempenho): as conseqüências do comportamento

relacionadas ao desempenho. Especificamente, expectativas de desempenho lidam

com resultados relacionados à função

 Expectativas de resultado (pessoal): as conseqüências pessoais do comportamento.

Especificamente, expectativas pessoais lidam com a auto-estima e senso de

cumprimento do indivíduo

 Auto-eficácia: julgamento do indivíduo de sua habilidade de usar tecnologia (ex.:

computador) para cumprir uma tarefa em particular

 Afeto: gosto de um indivíduo a um comportamento em particular (ex.: uso de

computador)

 Ansiedade: ansiedade ou reações emocionais evocadas quando se trata de adotar um

computador (ex.: uso de um computador)

FONTE: Venkatesh et al. (2003, p. 428 a 432)

2.3.2.1 Teoria da Ação Racionalizada

A mais antiga das teorias que compõem a UTAUT é a Teoria da Ação Racionalizada

(TRA

), de Ajzen e Fishbein (1980)

, definida por Davis et al. (1989, p. 983) como “[...] um

modelo largamente estudado da psicologia social que se preocupa com os determinantes dos

comportamentos conscientemente pretendidos”. Observa-se que esta teoria trata de

comportamentos em geral, e não apenas em relação ao uso de tecnologia.

A TRA define que a adoção de um determinado comportamento depende da intenção de

adoção deste comportamento que, por sua vez, é função da atitude do indivíduo em relação a

este comportamento e de normas subjetivas, conforme ilustrado na Figura 5. Em seguida, no

Quadro 8, os principais construtos são resumidamente definidos.

Comportamento

adotado

Intenção de

comportamento

(BI)

Atitude em relação

ao comportamento

(A)

Norma subjetiva

(SN)

Crenças e avaliações

(

)

Crenças normativas e

motivação para cumprir

(

)

Figura 5 - Teoria da Ação Racionalizada (TRA)

FONTE: Davis et al. (1989, p. 984), adaptado de Ajzen e Fishbein (1980)

Do inglês: “Theory of Reasoned Action”

A literatura consultada atribui a TRA a a Fishbein e Ajzen (1975) e a Ajzen e Fishbein (1980), porém se

referem com maior freqüência à obra mais recente

Quadro 8 - Os conceitos da TRA

Conceito Definição

 Comportamento adotado  Comportamento praticado pelo indivíduo com relação

à situação em questão

 Intenção de comportamento  Medida da intensidade com que um indivíduo tem a

intenção de adotar um comportamento específico

 Atitude em relação ao

comportamento

 Sentimentos positivos ou negativos de um indivíduo

sobre a realização de um comportamento objetivado

 Norma subjetiva  Percepção do indivíduo de que a maioria das pessoas

que lhe são importantes pensam que deveria ou não

deveria adotar o comportamento em questão

FONTE: Davis et al. (1989, p. 984), adaptado de Ajzen e Fishbein (1980)

Da TRA, a UTAUT adotou explicitamente, a relação direta entre “intenção de

comportamento” e “comportamento de uso”. Além disso, a essência das “normas subjetivas”

foi contida no construto de “influência social”.

2.3.2.2 Teoria do Comportamento Planejado

Mais de uma década depois, Ajzen (1991) propõe a Teoria do Comportamento Planejado

(TPB

), que complementa a TRA, agregando-lhe mais um conceito: o controle percebido do

comportamento

. Este conceito foi introduzido na teoria para melhor explicar a influência da

intenção de comportamento sobre o comportamento adotado (Figura 6), justificado por Ajzen

(1991, p. 181-182):

“[...] a intenção de comportamento se reflete no comportamento apenas se o comportamento em

questão estiver sob controle voluntário, ou seja, se a pessoa pode decidir por vontade própria a

adotar ou não o comportamento. [...] Coletivamente, estes fatores

representam o real controle

sobre comportamento das pessoas”.

Atitude em

relação ao

comportamento

Norma subjetiva

Controle

percebido do

comportamento

Intenção Comportamento

Figura 6 - Teoria do Comportamento Planejado

FONTE: Ajzen (1991, p. 182)

Do inglês: “Theory of Planned Behavior”

O termo “percebido”, incluso na denominação do novo conceito, visa a diferenciá-lo do controle real do

comportamento (AJZEN, 1991, p. 183)

O autor cita exemplos comuns destes fatores: tempo, dinheiro, habilidades e cooperação alheia

Na UTAUT, o conceito de “controle percebido do comportamento” está refletido no construto

de “condições facilitadoras”.

2.3.2.3 Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM e TAM2)

Em paralelo com as teorias da psicologia, e também tomando-as como base, alguns modelos e

teorias surgiram para tentar explicar o comportamento específico de adoção de tecnologia. O

primeiro, e mais influente, foi o Modelo de Aceitação de Tecnologia (que neste estudo será

referido como TAM), de Davis et al. (1989)

, que propõe-se a complementar – e não

substituir – a TRA. A idéia central do TAM, ilustrada na Figura 7, é proposta por Davis et al.

(1989, p. 985) como:

“[...] duas crenças particulares, utilidade percebida e facilidade de uso percebida, são de

relevância primária para comportamentos de aceitação de computadores. [...] Similarmente à TRA,

o TAM postula que o uso de computador é determinado pela intenção de comportamento.”

Uso do sistema

Intenção de

comportamento

para uso (BI)

Atitude em relação

ao uso (A)

Utilidade

percebida (U)

Facilidade de uso

percebida (E)

Variáveis externas

Figura 7 - TAM (Modelo de Aceitação de Tecnologia)

FONTE: Davis et al. (1989, p. 985)

Neste modelo, a relação direta entre Utilidade Percebida e Intenção de comportamento para

uso é baseada na idéia de melhoria de desempenho no trabalho, referindo a um contexto

organizacional. “Isso é porque melhoria de desempenho é um meio para alcance de diversas

recompensas extrínsecas ao trabalho propriamente dito, como aumentos salariais ou

promoções.” (DAVIS et al., 1989, p. 986).

O modelo também sugere que a facilidade de uso influencia a adoção ou não do sistema, por

meio de dois mecanismos. Primeiramente, a auto-eficácia postula que quanto maior a

facilidade de interação com o sistema, maior a propensão de sua adoção. Além disso, a

instrumentalidade gera a utilidade percebida. Ou seja, os dois principais construtos do

modelo, Utilidade Percebida e Facilidade de uso percebida, são “distintos, porém

A primeira publicação do TAM foi de Davis (1986), uma tese de doutorado. No entanto, a literatura que o

sucede, inclusive do próprio autor, freqüentemente menciona como referências pioneiras os trabalhos de Davis et

al. (1989) e Davis (1989).

relacionados”, sendo ambos influenciados por variáveis externas – tais como treinamento,

documentação, suporte etc. Estas variáveis externas “[...] provêem uma ponte entre crenças

internas, atitudes e intenções representadas no TAM e as várias diferenças individuais,

restrições situacionais e intervenções controláveis que recaem sobre o comportamento.”

(DAVIS et al., 1989, p. 987). Os dados empíricos de Davis et al. (1989) e outras pesquisas

posteriores que adotaram este modelo comprovam a relevância da “utilidade percebida” e, em

menor grau, também da “facilidade de uso percebida”.

Na UTAUT, os conceitos de “utilidade percebida” e “facilidade de uso percebida” estão

refletidos nos construtos de “expectativa de desempenho” e “expectativa de esforço”,

respectivamente.

2.3.2.4 Modelo de Utilização de PC

Já na introdução de sua pesquisa, Thompson et al. (1991, p. 125) comentam que:

“Pesquisa que investiga a relação entre atitudes e uso de computador é uma área onde muitos

pesquisadores de sistemas de informação têm sido negligentes, até então, em usar modelos ou

teorias existentes, particularmente aquelas da psicologia social [...]”

Buscando suprimir esta carência, os autores se baseiam em Triandis (1971) e Triandis (1980)

para desenvolver um Modelo de Aceitação de PC (MPCU

). Segundo Triandis (1971), o

comportamento é moldado por quatro pilares:

 Atitude: o que as pessoas gostariam de fazer

 Fatores sociais: o que as pessoas acham que deveriam fazer

 Hábito: o que as pessoas normalmente têm feito

 Conseqüências percebidas: as conseqüências esperadas do comportamento

Posteriormente, Triandis (1980) refina seu modelo, colocando os quatro pilares anteriores

como moderadores da intenção de comportamento e ainda acrescenta um “filtro” a estes

pilares, denominado de condições facilitadoras, que é relevante em situações onde há

intenção, mas também há restrições que impedem o comportamento. O autor ainda substitui o

construto atitude pelo construto afeto (argumentando que o segundo representa o mesmo

conceito, porém com mais precisão).

O TAM, de Davis et al. (1989), mencionado anteriormente neste estudo, é colocado como uma exceção desta

situação

Do inglês: “Model of PC Utilization”

Para compor o MPCU, Thompson et al. (1991) fazem duas adaptações ao modelo de Triandis

(1980). A primeira é a não inclusão do construto hábito, uma vez que a existência do hábito

de usar um PC já estaria diretamente relacionada ao construto final na situação em avaliação,

a utilização de PC. A segunda alteração foi a divisão das conseqüências percebidas em três

itens, sendo os dois primeiros de curto prazo e o terceiro de longo prazo:

 Complexidade: “grau em que uma inovação é percebida como relativamente difícil de

ser entendida e usada” (ROGERS; SHOEMAKER, 1971, p. 154 apud THOMPSON et

al., 1991, p. 128);

 Adequação à função: “mede a extensão em que um indivíduo acredita que usar um PC

pode melhorar seu desempenho no trabalho” (THOMPSON et al., 1991, p. 129);

 Conseqüências de longo prazo: “resultados que têm uma compensação no futuro,

como aumento da flexibilidade para mudança de tarefas ou oportunidade de conseguir

um trabalho mais valorizado” (THOMPSON et al., 1991, p. 129).

A Figura 8 ilustra o modelo testado por Thompson et al. (1991), diferenciando as relações que

foram ou não estatisticamente validadas.

Conseqüências

de longo prazo

do uso de PC

Adequação da

função com uso

de PC

Condições

facilitadoras para

uso de PC

Utilização

de PCs

Fatores sociais

que influenciam

o uso de PC

Afeto com

relação ao uso de

Complexidade do

uso de PC

Relação testada e validada

Relação testada e não validada

Figura 8 – O Modelo de Utilização de PC (MPCU)

FONTE: adaptado de Thompson et al. (1991, p. 131)

Com relação ao método utilizado, os próprios autores ressaltam algumas limitações,

colocando a pesquisa como não totalmente conclusiva. Desta forma, todos os construtos

analisados (tendo suas hipóteses confirmadas ou não) tiveram seus conceitos considerados na

composição da UTAUT, na qual se observam diretamente a presença dos construtos de

“conseqüências de longo prazo”, “adequação da função” (ambas na “expectativa de

desempenho”), “complexidade de uso”, “condições facilitadoras” (ambas nas “condições

facilitadoras”) e “fatores sociais” (em “influência social”). O construto “afeto”, como outros

relacionados à “atitude”, são intermediados pelas expectativas de desempenho e de esforço.

2.3.2.5 Teoria de Difusão de Inovação

A Teoria de Difusão da Inovação (IDT

) apresentada por Rogers (2003)

inclui uma vasta

literatura sobre diversos aspectos da adoção de inovação. Para este estudo, serão de particular

interesse a taxa de adoção e os atributos da inovação.

Rogers (2003, p. 221), define a taxa de adoção (referindo-se à adoção de inovação) como:

“[...] a velocidade relativa com que uma inovação é adotada por membros de um sistema social.

Geralmente é medida pelo número de indivíduos que adotam a nova idéia em um período

específico, como um ano. Então a taxa de adoção é um indicador numérico de quão íngreme é a

curva de adoção para uma inovação.”

As variáveis que determinam esta taxa, ainda seguindo Rogers (2003, p. 221) estão ilustradas

na Figura 9.

Segundo Rogers (1995) apud Rogers (2003, p. 221), o primeiro conjunto de variáveis (os

atributos percebidos da inovação) explica a maior parte das variações nesta taxa, entre 49% e

87%. Estes atributos, portanto, também são de particular interesse para esta dissertação e

estão explicados no Quadro 9.

Do inglês: “Innovation Diffusion Theory”

A primeira edição deste livro é de 1962. As obras consultadas para a elaboração desta dissertação

freqüentemente referem-se à quarta edição, de 1995

Variáveis determinantes

da taxa de adoção

I. Atributos percebidos da inovação

1. Vantagem relativa

2. Compatibilidade

3. Complexidade

4. Experimentabilidade

5. Observabilidade

II. Tipo de decisão de inovação

1. Opcional

2. Coletiva

3. Autoritária

III. Canais de comunicação

(ex.: mídia de massa ou interpessoal)

IV. Natureza do sistema social

(ex: normas, grau de relacionamento

entre os indivíduos etc.)

V. Intensidade do esforço

promocional do agente de

mudança

Variável dependente

que é explicada

Taxa de adoção

da inovação

Figura 9 - Variáveis determinantes da taxa de adoção de inovação

FONTE: Rogers (2003, p. 222)

Quadro 9 - Os atributos percebidos da inovação

Variável Definição: “grau em que...” Generalização proposta

1. Vantagem relativa  [...] uma inovação é percebida como

sendo melhor que a idéia que a

antecede

 A vantagem relativa de uma inovação,

como percebida por membros de um

sistema social, é positivamente

relacionada com sua taxa de adoção

2. Compatibilidade  [...] uma inovação é percebida como

consistente com os valores existentes,

experiências passadas e necessidades

dos potenciais adotantes

 A compatibilidade de uma inovação,

como percebida por membros de um

sistema social, é positivamente

relacionada com sua taxa de adoção

3. Complexidade  [...] uma inovação é percebida como

consistente com os valores existentes,

experiências passadas e necessidades

dos potenciais adotantes

 A complexidade de uma inovação, como

percebida por membros de um sistema

social, é negativamente relacionada com

sua taxa de adoção

4. Experimentabi-

lidade

 [...] uma inovação pode ser

experimentada em uma base limitada

 A experimentabilidade de uma inovação,

como percebida por membros de um

sistema social, é positivamente

relacionada com sua taxa de adoção

5. Observabilidade  [...] os resultados de uma inovação são

visíveis a outros

 A observabilidade de uma inovação,

como percebida por membros de um

sistema social, é positivamente

relacionada com sua taxa de adoção

FONTE: Rogers (2003, p. 229-259)

Na UTAUT, os conceitos de “Vantagem relativa”, “Facilidade de uso” e “Compatibilidade”

estão refletidos nos construtos de “expectativa de desempenho”, “expectativa de esforço” e

“condições facilitadoras”. Os autores ainda atribuem o construto “imagem” à IDT devido às

adaptações realizadas na teoria por Moore e Benbasat (1991).

O texto original em inglês utiliza o termo “Trialability”. Neste trabalho, foi adotada a tradução de Costa Filho

(2002, p. 13)

Citação de trechos de Rogers (2003, p. 229-259) selecionados pelo autor

2.3.2.6 Teoria Decomposta do Comportamento Planejado

Taylor e Todd (1995) foram os pioneiros na inclusão do conceito de controle percebido do

comportamento na avaliação de uso de tecnologia da informação. Em uma teoria que tem

como fundamentos a TPB (atitude, normas subjetivas e controle percebido), os autores usam

construtos do TAM e da IDT para chegar a um nível adicional (de menor abstração) dos

determinantes do comportamento. A esta teoria os autores dão o nome de Teoria Decomposta

do Comportamento Planejado (Figura 10).

Essa decomposição, em conjunto com as adaptações necessárias para uma aplicação mais

específica (aceitação de sistemas de informação), incrementou a capacidade de explicação de

resultados comparativamente às referências TPB e TAM. Outro fator que contribui na

melhora dos resultados da teoria é a capacidade de operacionalizar os conceitos envolvidos,

ou seja, tangibilizar estes conceitos em um questionário com baixo nível de abstração

(TAYLOR; TODD, 1995, p. 151).

Atitude em

relação ao

comportamento

Norma subjetiva

Controle

percebido do

comportamento

Intenção de

comportamento

Comportamento

de uso

Utilidade

percebida

Facilidade de

uso

Compatibilidade

Influência de

pares

Influência de

superiores

Auto-eficácia

Condições

facilitadoras de

tecnologia

Condições

facilitadoras de

recursos

Figura 10 - Teoria Decomposta do Comportamento Planejado

FONTE: Taylor e Todd (1995, p. 146)

Para o atual estudo, o ponto de maior relevância da Teoria Decomposta de Comportamento

Planejado é a inclusão do controle percebido do comportamento como um “filtro” da adoção

de tecnologia da informação.

Na UTAUT, o conceito de “controle percebido do comportamento” está refletido no construto

de “condições facilitadoras”.

2.3.2.7 Modelo motivacional

Buscando complementar o entendimento dos motivos que levam ou não à adoção de

computadores no ambiente de trabalho, Davis et al. (1992) agregam mais uma dimensão em

sua linha de pesquisa, também oriunda da psicologia social: a motivação, que pode ser

classificada em extrínseca ou intrínseca. Segundo Davis et al. (1992, p. 1112):

“Teoristas da motivação geralmente distinguem entre duas classes básicas de motivação para

executar uma atividade: motivação extrínseca e intrínseca. [...] Motivação extrínseca se refere à

execução de uma atividade porque é percebida como um instrumento para se atingirem resultados

desejáveis que são distintos da atividade em si, como melhoria de alguma entrega no trabalho,

pagamento ou promoção [...]. Enquanto a motivação extrínseca influencia comportamento

reforçando os resultados esperados, a motivação intrínseca se refere à execução de uma atividade

sem nenhum outro resultado esperado que não seja a própria execução da atividade [...].”

Para aplicação em seu modelo, os autores “traduzem” os conceitos de motivação extrínseca e

intrínseca em dois construtos: “Dentro desta dicotomia, utilidade percebida é um exemplo de

motivação extrínseca, enquanto prazer

é um exemplo de motivação intrínseca.” (DAVIS et

al., 1992, p. 1112).

A utilidade percebida segue o mesmo conceito proposto no TAM, sob o argumento de que

“[...] uso voluntário é determinado, em larga escala, pela utilidade percebida” (DAVIS et al.,

1992, p. 1112). E complementam: “Em contraste com a utilidade, o prazer se refere ao grau

em que a atividade de usar o computador é percebida como prazerosa por si só, independente

de qualquer conseqüência de desempenho que possa ser antecipada.” (DAVIS et al., 1992, p.

1113). Tanto a utilidade quanto o prazer são, pelo modelo proposto, únicos mediadores

diretos da intenção de comportamento que, por sua vez, é o único mediador direto do

comportamento adotado.

Os autores ainda definem outros dois construtos (facilidade de uso e qualidade de resultado)

como antecedentes da utilidade e do prazer, sendo a influência de ambos sobre a utilidade

moderada pela utilidade da tarefa. Ou seja, facilidade de uso e qualidade do resultado somente

são relevantes se a tarefa a ser executada representar algo importante.

Do inglês: “enjoyment” (tradução livre do autor)

A Figura 11 representa o modelo proposto pelos autores:

Comportamento

de uso

Intenção de

comportamento

Utilidade

Prazer

Facilidade de uso

Qualidade do

resultado

Importância

da tarefa

Figura 11 – Modelo motivacional

FONTE: esquema elaborado pelo autor, baseado em Davis et al. (1992)

Na UTAUT, a motivação extrínseca (através do conceito de “utilidade”) está refletida no

construto de “expectativa de desempenho”. A motivação intrínseca não foi refletida na

UTAUT.

2.3.2.8 Teoria Social Cognitiva (SCT)

Compeau e Higgins (1995, p. 190) descrevem a Teoria Social Cognitiva como:

“[...] um modelo validado, largamente aceito, do comportamento individual. Ele é baseado na

premissa de que influências do ambiente (como pressões sociais ou características de situações

únicas) fatores cognitivos e outros fatores pessoais (incluindo personalidade e características

demográficas) e comportamento são reciprocamente determinados.”

Da SCT, Compeau e Higgings (1995, p. 191) destacam dois fatores que são aplicados em seu

estudo sobre aceitação do uso de computador: expectativa de resultados e auto-eficácia. Com

relação à expectativa de resultados, os próprios autores ressaltam a relevância e presença

deste fator nos estudos existentes sobre aceitação de computador até então (ex.: DAVIS,

1989; DAVIS et al., 1989; THOMPSON et al., 1991; ROBEY, 1979). Já a auto-eficácia é

colocada como algo complementar aos estudos sobre o tema e, por este motivo, é mais

destacada.

Segundo Bandura (1986) apud Compeau e Higgings (1995, p. 191), a auto-eficácia é:

“O julgamento dos indivíduos de suas capacidades de organizar e executar cursos de ação

requeridos para atingir alguns tipos designados de desempenho. Refere-se não somente às

habilidades que o indivíduo tem, mas também aos julgamentos do que um indivíduo pode fazer

com as habilidades que possui.”

Do inglês: “Social Cognitive Theory”. Atribuída pelos autores a Bandura (1977), Bandura (1978), Bandura

(1982) e Bandura (1986)

A partir desta definição, Compeau e Higgings (1995, p. 191) ressaltam que o ponto principal

da auto-eficácia não se refere apenas a habilidades específicas de um indivíduo com relação a

uma ferramenta (por exemplo, no caso de internet, seria navegar em um site específico). Ao

contrário, refere-se principalmente à capacidade do indivíduo de resolver problemas

completos, aproveitando-se desta habilidade (por exemplo, encontrar um conjunto de

informações dispersas na internet, sem referência prévia).

Partindo destes e de outros conceitos, Compeau e Higgings (1995) propõem um modelo para

explicar o uso de computador baseado na “reciprocidade tríade” ou “determinismo

recíproco”, também da SCT. Este conceito define a existência de influência mútua entre os

fatores: indivíduo, ambiente e comportamento. A Figura 12 ilustra este modelo proposto, após

os ajustes necessários em conseqüência da validação com pesquisa de campo.

Uso

Ansiedade

Afeto

Auto-eficácia com

computador

Expectativas de

resultado:

desempenho

Expectativas de

resultado:

fatores pessoais

Encorajamento

por outros

Uso de outros

Suporte

Ambiente

Indivíduo

Comportamento

Figura 12 – Aplicação da SCT na avaliação de adoção de tecnologia

FONTE: Compeau e Higgins (1995, p. 201)

Neste modelo, os autores inter-relacionam os fatores referentes aos três pilares da

reciprocidade tríade, até chegar ao comportamento de uso dos sistemas avaliados. Levando

este modelo para a UTAUT, observa-se que:

 A “influência social” representa os construtos de encorajamento por outros e uso de

outros;

 A “expectativa de esforço” representa a auto-eficácia com computador;

 As “condições facilitadoras” representam o suporte;

Figura adaptada pelo autor para identificação dos pilares da tríade da reciprocidade: ambiente, indivíduo e

comportamento

 A “expectativa de resultado” da UTAUT representa as duas parcelas referentes à

expectativa de resultado deste modelo (desempenho e pessoal).

2.3.3 Modelos já utilizados para avaliação de adoção de internet banda larga

Além da UTAUT e da DTPB apresentadas, outros autores já realizaram estudos consolidando

modelos e teorias para explicar a aceitação de tecnologia. Por exemplo, Devaraj et al. (2002)

consolidaram TAM e SERVQUAL.

O exemplo de Oh et al. (2003), que se focam em estudar a adoção de internet banda larga, é

de particular interesse para esta dissertação. Neste artigo, os autores “destacam os fatores em

nível individual que afetam a adoção de acesso banda larga” (OH et al., 2003, p. 267),

adotando, para tanto, um modelo que consolida conceitos do TAM, Teoria do

Comportamento Planejado (TPB) e Teoria de Difusão da Inovação (IDT).

Para gerar este modelo, os autores sugerem similaridades entre construtos do TAM e IDT (por

exemplo, entre utilidade percebida e vantagem relativa). Além disso, procuram

complementar as carências de um modelo com construtos de outros (por exemplo, agregam o

conceito de controle percebido de comportamento, da TPB, que falta no TAM). Desta forma,

propõem o modelo da Figura 13. A validação do modelo, no entanto, não confirmou todas as

hipóteses previstas.

Utilidade

percebida

Compatibilidade

Possibilidade

de ser testado

Visibilidade

Demonstrabilidade

de resultado

Facilidade de uso

percebida

Recursos

percebidos

Atitude

Relação testada e validada

Relação testada e não validada

Figura 13 - Modelo testado e modelo validado por Oh et al. (2003)

FONTE: Oh et al. (2003, p. 271 e 278)

Uma avaliação crítica deste modelo indica que, se este fosse incluído na composição da

UTAUT, a teoria proposta por Venkatesh et al. (2003) não se alteraria, visto que os construtos

adotados por Oh et al. (2003) já estão representados, direta ou indiretamente, na UTAUT.

Desta forma, observa-se a consistência da adoção da UTAUT como referência neste estudo.

3 O MERCADO DE INTERNET BANDA LARGA E O CLIENTE EMPRESARIAL

Para melhor entender o mercado de banda larga, neste capítulo serão apresentadas a situação

do mercado brasileiro (seção 3.1) e a influência da regulamentação no setor (seção 3.2). Em

complemento, por ser foco deste trabalho o cliente empresarial, serão apresentados também

alguns conceitos que o diferenciam de um consumidor final (seção 3.3).

3.1 Situação do mercado brasileiro de banda larga

Nesta seção, serão apresentadas a evolução do mercado de banda larga no Brasil (seção 3.1.1)

e uma constatação da carência de produtos específicos para pequenas empresas (seção 3.1.2).

3.1.1 Evolução do mercado de banda larga no Brasil

O mercado de internet caracteriza-se, entre outros fatores, por ser um mercado ainda em

crescimento acelerado, de forma que não se sabe exatamente como se comportará em um

mercado “maduro”. Segundo os sites Teleco e IDG Now, o mercado de acesso banda larga no

Brasil apresentou crescimento anual médio próximo de 90% entre 2001 e 2005 (Gráfico 1).

0,3

0,7

1,1

1,9

0,7

1,2

2,3

3,8

2001* 2002 2003 2004 2005

IDGNow Teleco

Gráfico 1 - Evolução anual do número de acessos banda larga no Brasil (em milhões)

FONTE: reportagens divulgadas pelo site IDG Now

e Teleco

Consulta ao site IDG Now em 29/12/05, nos endereços abaixo.

http://idgnow.uol.com.br/AdPortalv5/InternetInterna.aspx?GUID=A2000012-D200-4010-0200-DF0F6FB24004&ChannelID=2000012

http://idgnow.uol.com.br/AdPortalv5/InternetInterna.aspx?GUID=B99BAF9B-FE12-4018-B5BF-4E53401C8D7C&ChannelID=2000012

http://www.teleco.com.br/blarga.asp

Outra característica bastante marcante deste mercado é a barreira de entrada de novos

competidores pela dificuldade de acesso à “última milha”, ou seja, um canal de transmissão

de dados que chegue até o cliente final, que pode ser por cabeamento metálico, fibra óptica,

rádio ou até por satélite. Dada esta barreira, é comum que este mercado passe a ser dominado

pelas grandes empresas de telefonia fixa local, que se aproveitam da capilaridade de sua rede

para oferecer o serviço DSL

. Essa situação é também encontrada no Brasil, com o mercado

dominado pela Telefônica (no estado de São Paulo), Brasil Telecom (atuante nas regiões sul,

Centro-Oeste e parte da Norte) e Telemar (no restante da região Sudeste, região Nordeste e

parte da região Norte). O Gráfico 2 exibe a evolução destes três fornecedores, juntamente com

a Net, principal operadora de internet banda larga por cabo.

198

333

484

826

1.207

1.378

141

282

535

1.155

217

496

970

189

366

532

1.014

805

dez/01 dez/02 dez/03 dez/04 dez/05

Telefônica Brasil Telecom Telemar Net

Gráfico 2 - Evolução anual do número de acessos (x1000) entre os maiores fornecedores

FONTE: relatórios divulgados pelas próprias empresas

A Telefônica, pioneira no lançamento desta tecnologia no Brasil em 1999, vem mantendo um

crescimento relativamente constante. A Brasil Telecom, apesar do lançamento tardio,

apresentou forte crescimento em 2005 e está, proporcionalmente ao número de linhas em

serviço, na liderança entre as três concessionárias. Já a Telemar optou por iniciar seu foco em

internet com outros produtos (tecnologia RDSI

) e atualmente apresenta, tanto em valores

absolutos como em valores relativos, a menor planta de DSL entre as três operadoras (Gráfico

3). A Net é uma operadora de televisão por assinatura e não tem dados comparáveis com as

outras empresas mencionadas.

DSL (“Digital Subscriber Line”) é a tecnologia de acesso à internet banda larga via linha de telefone fixo,

como o Speedy (Telefônica), Velox (Telemar) ou BRTurbo (Brasil Telecom). Desta tecnologia, existem algumas

variações. O ADSL (“Assimetric Digital Subscriber Line”) é o padrão mais comum no Brasil e recebe essa

denominação porque as velocidades de download e upload são diferentes

RDSI (“Rede Digital de Serviços Integrados”) é uma tecnologia para tráfego de voz (como uma linha

convencional), vídeo-conferência e acesso à internet. O acesso à internet é discado, porém com possibilidade de

velocidades mais altas que dial-up de uma linha convencional, mas inferior a um acesso DSL

9,5

0,9

12,5

1,1

14,9

0,7

Linhas em serviço Acessos DSL

Brasil Telecom Telefônica Telemar

Gráfico 3 - Comparação de acessos DSL em relação ao número de linhas em serviço (em milhões)

FONTE: relatório das operadoras (set/2005)

Essa rápida evolução do mercado é um dos fatores que destacam a relevância do tema adotado

neste estudo. Além disso, outro fator que complementa o interesse no estudo desenvolvido é

que, apesar deste crescimento, o Brasil ainda está longe de uma posição de destaque mundial.

O país figura no ranking dos países com maior número absoluto de acessos, mas a penetração

proporcional à população é muito baixa.

Para uma comparação precisa entre países, no entanto, atualmente encontram-se duas

dificuldades:

 A confiabilidade dos números dos relatórios que fazem essa comparação é

questionável: dados referentes ao Brasil, por exemplo, não batem com outras fontes

nacionais (o que indica que é possível que o mesmo ocorra com dados de outros países

também);

 O crescimento muito acelerado deste mercado faz com que dados divulgados

(independentemente de sua confiabilidade) tornem-se obsoletos em pouco tempo.

O Gráfico 4 apresenta uma comparação, entre países, do número de acessos por 1000

habitantes, segundo duas fontes: Computer Industry Almanac

(divulgado em novembro de

2005) e Internet World Stats

(divulgado no quarto trimestre de 2004, baseado

principalmente em dados da Nielsen/NetRatings, considerando somente DSL).

Computer Industry Almanac define-se como “uma companhia de pesquisa de mercado para as indústrias de

PC, internet e relacionadas. A companhia foi fundada em 1986 (...)”. Em seu site (http://www.c-i-a.com), a

empresa reforça sua credibilidade com depoimentos de especialistas no setor como o CEO da Symantec e revisor

da ACM Computing.

Internet World Stats define-se como “um site internacional que caracteriza, com dados atualizados até 2005,

uso de internet, estatísticas de população e dados de mercado, para 233 países e regiões do mundo”

(http://www.internetworldstats.com

)

4,9%

8,7%

9,3%

116

128

100

242

110

114

115

128

149

160

190

202

206

210

267

271

Brasil

Espanha

Itália

Alemanha

Austrália

Reino Unido

Estados Unidos

França

Taiwan

Bélgica

Japão

Canadá

Coréia do Sul

Holanda

Computer Industry Almanac (nov 2005)

Internet World Stats (4º tri 2004, somente DSL)

Gráfico 4 - Comparação de número de acessos banda larga por 1000 habitantes

FONTE: Computer Industry Almanac (nov/05)

; Internet World Stats (4º tri 2004, somente DSL)

Pelo gráfico, apesar das discrepâncias entre as duas fontes, fica evidente a distância que existe

entre o Brasil e os primeiros colocados no ranking.

Em suma, tanto o crescimento acelerado (observado nos últimos anos) como o potencial ainda

existente para crescimento do mercado de banda larga no Brasil (observado na comparação

com outros países) despertam interesse no entendimento mais profundo das barreiras de

adoção do serviço, motivando este estudo. Particularmente para o mercado de pequenas

empresas, uma análise das ofertas existentes antecipa uma das barreiras por parte dos

fornecedores, conforme descrito na seção 3.1.2.

3.1.2 Carência de produtos de banda larga específicos para pequenas empresas

Dos volumes de acessos apresentados anteriormente no Brasil, a parcela atribuída a empresas

fica em torno de 20%, evidenciando o predomínio dos acessos residenciais. Por este motivo,

Consulta realizada em 07/jan/06 ao site http://www.c-i-a.com/pr1105.htm

Consulta realizada em 07/jan/06 ao site http://www.internetworldstats.com/dsl.htm

há interesse dos fornecedores de banda larga em desenvolver produtos e alocar esforço

comercial focados para este público. Ao mesmo tempo, há também interesse dos fornecedores

nas grandes corporações que, apesar de representarem um público limitado, representam

também um público de alta rentabilidade porque, individualmente, consomem grandes

volumes de produtos de maior valor.

As necessidades de pequenas empresas, no entanto, normalmente são definidas em uma

situação intermediária entre estes dois públicos (residencial e grandes corporações). Neste

sentido, o mercado brasileiro pode ser considerado ainda pouco desenvolvido. Em um

extremo, têm-se produtos para o público residencial por meio, principalmente, de tecnologia

DSL ou cabo (oferecidos, respectivamente, por operadoras de telefonia fixa e de televisão por

assinatura). Para grandes empresas, no outro extremo, há outros produtos (denominados link

IP) que garantem maior estabilidade de conexão (o que implica maior confiabilidade no

serviço), porém com custos em torno de cinco vezes mais altos para a mesma velocidade de

acesso

Para as pequenas empresas, as concessionárias de telefonia fixa, operadoras de TV a cabo ou

outros fornecedores criaram “evoluções” dos planos residenciais. No entanto, estes planos

apresentam pouca diferenciação de benefícios em relação ao “original”

, apesar de haver

diferenças significativas no custo final para o cliente. Este posicionamento de produtos gera

também uma barreira potencial para adoção de banda larga em pequenas empresas.

3.2 A regulamentação do setor

Outra característica marcante deste mercado refere-se às questões de regulamentação e

universalização da inclusão digital. Com este enfoque, Faulhaber e Hogendorn (2000)

desenvolveram uma pesquisa na qual destacam dois motivos que justificam intervenção

governamental neste mercado: “a crença de que (i) este serviço constitui um monopólio

natural para o qual a competição não é viável e alguma regulamentação é necessária para

Informações levantadas com especialistas do mercado

As diferenciações mais comuns são: IP fixo (característica técnica que possibilita o acesso ao servidor da

empresa por qualquer outro computador conectado à internet, dentro ou fora da empresa), possibilidade de

compartilhamento do acesso em uma rede de computadores e, em alguns casos, atendimento diferenciado em

relação ao público residencial.

controlar o poder do monopólio, e (ii) para atingir ‘serviço universal’, no qual todos (ou quase

todos) os cidadãos têm acesso, é requerido um baixo custo de serviços da rede de banda

larga”.

Utilizando-se de dados de engenharia e estimativas de crescimento do mercado, os autores

desenvolvem um modelo para avaliação do trade-off competição versus universalização. Estes

dois conceitos, neste mercado, podem ser considerados antagônicos porque, enquanto a

competição prioriza a disputa entre operadores pelas áreas de maior concentração e, portanto,

mais rentáveis (com oportunidade de preços mais altos e custos unitários mais baixos), a

universalização obriga a ampliação das redes para áreas menos rentáveis (o que,

conseqüentemente, aumenta os custos de infra-estrutura e inibe a competição). Ao final, os

pesquisadores concluem que, como esperado, livre competição e universalização são fatores

de difícil co-existência no mercado de acesso à internet banda larga, porém viável em alguns

cenários estimados para custos e demanda.

Considerando a relevância da barreira de acesso à última milha, uma iniciativa governamental

que já foi adotada em vários países – porém com poucos casos de sucesso provocados por

restrições operacionais e comerciais – é o chamado unbundling. Por esta norma, as

concessionárias de telefonia fixa passam a ter a obrigação de alugar parte da infra-estrutura de

rede a qualquer operador de banda larga que demonstre interesse, com preços regulamentados

por uma agência governamental.

Além disso, outra iniciativa governamental que regulamenta a atuação das concessionárias de

telefonia fixa em diversos países (incluindo o Brasil) é a isonomia de cliente. Ou seja, o

fornecedor não pode “discriminar clientes”, sendo obrigado a oferecer o mesmo serviço e a

cobrar preços iguais para clientes equivalentes. Isto inibe parte das possibilidades de ação dos

fornecedores para segmentação de público, tanto em produtos como em preços.

Por fim, os fatores de regulamentação apresentados (pressão governamental por

universalização, restrições para sucesso do unbundling e isonomia de clientes) geram

restrições aos fornecedores que, indiretamente, podem potencializar algumas barreiras de

adoção de banda larga em pequenas empresas.

3.3 Particularidades do cliente empresarial

Por ser foco deste trabalho o mercado de pequenas empresas, torna-se importante diferenciar

o comportamento de um comprador empresarial de um comprador como consumidor final.

Webster (1991) menciona algumas das principais destas diferenças:

 O comprador empresarial considera sua demanda como derivada do mercado de

consumo (ao final da cadeia produtiva, sempre há o consumidor final);

 Freqüentemente a figura do “comprador empresarial” envolve mais do que uma

pessoa. Entre os envolvidos, pode-se encontrar: usuários (interessado pela compra),

influenciadores, compradores, decisores e filtros. Este conjunto de pessoas é

denominado de central de compras (KOTLER; ARMSTRONG, 2003, p. 125);

 A escolha do fornecedor por um comprador empresarial tende a ser mais técnica e

menos impulsiva do que um consumidor final.

Para os objetivos deste estudo, as três diferenças mencionadas resumem-se no fato de que a

adoção ou não de banda larga em empresas é mais direcionada por fatores objetivos e que

podem ser racionalmente demonstrados, em detrimento de fatores mais subjetivos (como, por

exemplo, “comodidade”) adotados por consumidores residenciais.

Não se deve, no entanto, acreditar que os fornecedores de uma empresa são escolhidos

exclusivamente por critérios técnicos ou por preço. Ao contrário, deve-se considerar que o

centro de compras é composto por pessoas e que, portanto, também são parcialmente

suscetíveis a critérios emocionais, sendo influenciados por uma série de fatores. Kotler e

Armstrong (2003) apresentam as principais influências sobre um comprador empresarial em

quatro níveis:

1. Os fatores ambientais referem-se à conjuntura econômica, condições de

fornecimento, mudanças tecnológicas, desenvolvimento político e de leis,

desenvolvimento da concorrência e cultura e costumes;

2. Os fatores organizacionais referem-se aos objetivos, políticas, procedimentos,

estrutura organizacional e sistemas disponíveis na organização do comprador;

3. Os fatores interpessoais referem-se à autoridade, status, empatia e poder de persuasão

entre os integrantes do centro de compras;

4. Os fatores individuais referem-se à idade, nível de instrução, cargo, personalidade e

atitude em relação ao risco do próprio comprador.

Novamente, focando-se no mercado de pequenas empresas, deve-se considerar que estas

freqüentemente se encontram em uma situação intermediária entre o público de consumidores

finais e grandes corporações.

Outro conceito importante que deve ser considerado quando se analisa uma relação de compra

e venda entre duas empresas é a situação de compra (KOTLER; ARMSTRONG, 2003,

WEBSTER, 1991, p. 30):

 Em uma situação de nova compra, trata-se de uma transação inédita. Ou seja, o

comprador não tem experiência prévia com a compra do produto em questão. Neste

caso, normalmente haverá uma negociação mais longa envolvendo um número maior

de responsabilidades dentro do centro de compra;

 Em outro extremo, a recompra simples representa a situação onde o comprador

repete um pedido anterior, incorrendo em baixa necessidade de negociação ou

especificação e um processo burocrático mais simples;

 Entre essas duas situações, a recompra modificada ocorre quando o comprador faz

um pedido de algum produto com o qual já teve alguma experiência de compra,

porém há alguma alteração neste pedido, seja com relação à especificação do produto,

preço ou qualquer outra característica.

O produto em análise neste estudo, no entanto, encontra-se em um caso particular e não se

encaixa diretamente em nenhuma destas três situações. Por um lado, quando um fornecedor

de acesso à internet banda larga convence uma pequena empresa a comprar seu produto, trata-

se de uma nova compra (considerando-se que o cliente está comprando pela primeira vez).

Por outro lado, este produto caracteriza-se por gerar receita recorrente. Ou seja, todo mês

haverá um pagamento pelo produto, em situação similar à recompra simples

. Essa

característica aumenta a complexidade da decisão por parte do potencial cliente, pois este

passa a se comprometer com uma despesa mensal por um prazo indeterminado.

O mesmo ocorre com outros produtos que geram receita recorrente, como, por exemplo: planos de saúde,

serviços de vigilância, assinatura de periódicos e despesas de condomínio.

Todas essas particularidades do mercado em análise (decisão de compra mais racional,

envolvendo um “centro de compras” e um compromisso mensal por prazo indeterminado)

também podem compor as barreiras de adoção de internet banda larga em pequenas empresas.

4 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS DO ESTUDO

Em consonância com o objetivo geral definido para este estudo

, a estruturação do problema

se dará em um conjunto de pesquisas independentes e complementares, de acordo com a

origem das barreiras de adoção de banda larga em pequenas empresas, que podem ser: (i)

deficiências na prestação do serviço por parte dos fornecedores e/ou (ii) baixa percepção de

valor por parte dos potenciais clientes.

Para o primeiro caso (deficiências na prestação do serviço por parte dos fornecedores), foi

desenvolvida uma pesquisa qualitativa baseada no modelo de lacunas de qualidade

(PARASURAMAN et al., 1985, p. 44 e ZEITHAML, 1988), adotando-se o pressuposto de

que estas lacunas podem gerar uma degradação do valor do serviço, e, portanto, barreiras de

adoção entre potenciais clientes.

Para o segundo caso (baixa percepção de valor por parte dos potenciais clientes), foi

desenvolvida uma pesquisa em duas fases (qualitativa e quantitativa) com pequenas empresas,

usuárias e não usuárias de banda larga. Esta pesquisa foi baseada na UTAUT (VENKATESH

et al., 2003), buscando explicar os fatores que provocam esta baixa percepção de valor por

parte dos potenciais usuários que não aderem à banda larga.

Para este conjunto de pesquisas (qualitativa com fornecedores, qualitativa com usuários de

internet e quantitativa com usuários e não usuários de banda larga) foram adotadas três fontes

de informação: (i) entrevista qualitativa com fornecedor, (ii) entrevista qualitativa com

usuários de internet discada

e (iii) levantamento amostral quantitativo com usuários e não

usuários de banda larga.

Os procedimentos metodológicos adotados estão apresentados a seguir, nas seções 4.1

(pesquisa qualitativa com fornecedor), 4.2 (pesquisa qualitativa com usuários de internet

discada) e 4.3 (pesquisa quantitativa com usuários e não usuários de banda larga). Ao final

(seção 4.4) são apresentadas as limitações do estudo.

“Identificar e entender as principais barreiras de adoção de internet banda larga em pequenas empresas”

Ou seja, potenciais usuários de internet banda larga

4.1 Pesquisa qualitativa com fornecedor

A pesquisa qualitativa com fornecedor teve o objetivo de identificar as possíveis lacunas de

qualidade no fornecimento do serviço de internet banda larga. Esta pesquisa foi direcionada

pelo modelo de lacunas de qualidade proposto por Parasuraman et al. (1985, p. 44) e Zeithaml

(1988). A Figura 14 retoma este modelo e o Quadro 10 indica as fontes de informações dos

construtos envolvidos no modelo.

Percepção dos executivos

sobre expectativa dos

clientes

Tradução de percepções em

especificação de qualidade

do serviço

Serviço entregue

(incluindo contatos

pré e pós serviço)

Comunicação externa

aos consumidores

Serviço percebido

Serviço esperado

Necessidades

pessoais

Experiência

passada

Comunicação boca

a boca

GAP 2

GAP 3

GAP 4

GAP 1Empresa

Consumidor

GAP 5

Figura 14 - Modelo de qualidade em serviços

FONTE: Parasuraman et al. (1985, p. 44)

Quadro 10 – Fonte de dados da pesquisa qualitativa com fornecedores

Construto Fonte

 Percepção dos executivos sobre

expectativa dos clientes

 Entrevista qualitativa com fornecedor

 Especificações de qualidade do

serviço

 Dados secundários de fornecedor

 Serviço entregue  Dados secundários de fornecedor

 Comunicação externa aos

consumidores

 Dados secundários de fornecedor

 Serviço esperado (pelo cliente)  Entrevista qualitativa com usuários de internet discada

O fornecedor selecionado para esta pesquisa foi a Telefônica, que oferece ao mercado o

produto Speedy. Esta empresa foi selecionada por conveniência (facilidade de acesso a

pessoas e dados internos por parte do mestrando), mas sustenta-se também pela sua liderança

no mercado nacional, com forte concentração no estado de São Paulo (onde estão focadas

também as pesquisas com clientes).

As entrevistas foram realizadas com cinco pessoas-chave na comercialização do Speedy para

o mercado em estudo (pequenas empresas), que compõem as áreas de marketing e vendas em

um nível hierárquico médio (gerência). Os cargos das pessoas selecionadas para entrevista

constam no Quadro 11:

Quadro 11 - Especialistas entrevistados

Cargo Responsabilidade

 Gerente de produto Speedy  ‘Produto’ e ‘preço’ no modelo dos 4 P’s

 Gerente de desenvolvimento

comercial

 ‘Promoção’ e ‘praça’ (interface entre marketing de

produtos e canais de vendas) no modelo dos 4 P’s

 Gerente de “Laboratório de

Marketing”

 Identificação de formas mais eficazes de venda

 Gerente de vendas de

telemarketing receptivo

 Vendas pelo telemarketing receptivo (principal canal

do Speedy neste público)

 Gerente de Atendimento  Atendimento ao cliente

Tanto as entrevistas como as análises de dados secundários permitiram avaliar,

qualitativamente, as variáveis do Quadro 4 (“Construtos e variáveis que potencializam as

lacunas de qualidade do fornecedor”), propostas por Zeithaml (1988, p. 38, 39, 41 e 44).

O roteiro adotado nas entrevistas com fornecedor foi estruturado em três partes e está

resumido no Quadro 12. O roteiro completo consta no Apêndice 1.

Quadro 12 – Roteiro resumido de entrevista qualitativa em profundidade com fornecedor

Parte Pergunta

1. O que você entende que seja a expectativa do cliente de banda larga?

2. Quando um cliente proativamente busca um serviço de internet banda larga,

que benefício ele espera? Ou seja, o que gera valor para o cliente?

3. Quando um fornecedor procura um cliente para oferecer-lhe um serviço de

internet banda larga, o que faz o cliente se convencer do valor deste serviço?

4. Quais são os pontos chaves que um fornecedor de internet banda larga

precisa ter para que os potenciais clientes tenham percepção de que o

serviço agrega valor?

PARTE I:

Percepção de expectativa

do cliente pela

administração

5. Qual é a mensagem que um fornecedor de banda larga deve passar a um

potencial cliente em suas comunicações para convencê-lo a adotar o

serviço?

Lacuna 2

6. Você acha que a Telefônica investe o suficiente e de maneira adequada para

conhecer o cliente e entender suas expectativas?

Lacuna 3

7. Você acha que a Telefônica dá foco suficiente para garantir a qualidade dos

serviços que oferece? Como isso se reflete em “evidências concretas”?

Lacuna 4

8. Quanto o serviço efetivamente entregue ao cliente está alinhado com suas

especificações?

PARTE II:

Auto-crítica do fornecedor

com relação às variáveis

que potencializam as

lacunas de qualidade

Lacuna 5

9. Você acha que as comunicações feitas pela Telefônica podem levar a

alguma frustração do cliente?

Quadro 12 – Roteiro resumido de entrevista qualitativa em profundidade com fornecedor (cont.)

Parte Pergunta

Expectativa de esforço

10. A adoção de internet banda larga pode implicar algum esforço adicional de

aprendizado ou conhecimento?

Influência social

11. A influência social (opinião de outras pessoas) é relevante na formação de

opinião de um potencial cliente pequena empresa?

Condições facilitadoras

12. Quais são as condições que podem restringir a decisão de compra em um

potencial cliente que tenha interesse no serviço?

Moderadores (experiência)

13. Como a experiência em banda larga (em outras empresas ou em casa)

influencia a decisão de adoção na empresa?

PARTE III:

Percepção do fornecedor

com relação às variáveis

que compõem a UTAUT

Moderadores (fatores pessoais)

14. A decisão do pequeno empresário é totalmente racional ou tem influência de

fatores pessoais?

4.2 Pesquisa qualitativa com usuários de internet discada

A pesquisa qualitativa com usuários de internet discada teve dois objetivos, ambos

exploratórios:

 Levantar informações sobre a expectativa dos clientes, complementando a análise das

lacunas de qualidade;

 Garantir que as principais barreiras de adoção de internet banda larga estivessem

cobertas no questionário quantitativo previamente elaborado, validando seu conteúdo.

Esta fase da pesquisa baseou-se em cinco entrevistas em profundidade com usuários de

internet discada, na categoria de pequena empresa, representados pelo responsável por

decisões de informática ou telecomunicações (que geralmente são coincidentes neste público).

Estas entrevistas foram realizadas por telefone e conduzidas pelo próprio mestrando.

Foram explorados os desejos, expectativas e frustrações deste público. Por sua natureza

exploratória, seus resultados não permitem generalização da amostra para a referida

população.

O roteiro adotado nas entrevistas qualitativas com usuários de internet foi estruturado em duas

partes e está resumido no Quadro 13. O roteiro completo consta no Apêndice 2.

Quadro 13 – Roteiro resumido de entrevista qualitativa com usuário de internet discada

Parte Pergunta

1. O que você espera de um serviço de internet banda larga?

2. Que vantagem relativa você esperaria de um serviço de internet banda larga?

Ou seja, o que gera valor para você?

3. Se um fornecedor lhe procurar para oferecer-lhe um serviço de internet banda

larga, o que o faria se convencer do valor agregado por este serviço?

4. Quais são os pontos chaves que um fornecedor de internet banda larga precisa

ter para lhe gerar uma boa percepção de valor do serviço?

PARTE I:

Expectativa do cliente e

desempenho esperado

5. Qual é a mensagem que um fornecedor de banda larga deveria lhe passar em

suas comunicações para convencê-lo a adotar o serviço?

Expectativa de esforço

6. Você imagina que a adoção de internet banda larga pode implicar algum esforço

adicional de aprendizado ou conhecimento?

Influência social

7. A opinião de outras pessoas é relevante na formação de sua opinião sobre a

adoção de banda larga?

Condições facilitadoras

8. Quais são as condições que podem restringir sua decisão de compra?

Moderadores (experiência)

9. Como a experiência em banda larga (em outras empresas ou em casa) influencia

a decisão de adoção na empresa?

PARTE II:

Percepção qualitativa do

usuário de internet

discada com relação às

variáveis que compõem a

UTAUT

Moderadores (fatores pessoais)

10. Existem fatores pessoais que influenciam suas decisões ou você considera que

sempre consegue tomar as decisões mais racionais?

4.3 Pesquisa quantitativa com usuários e não usuários de banda larga

A pesquisa quantitativa teve o objetivo de avaliar, com consistência estatística, as possíveis

barreiras de adoção de banda larga do lado do cliente. Devido ao seu caráter conclusivo, é a

de maior impacto para este estudo. Nas seções seguintes, serão apresentados os critérios de

população, amostragem e procedimento para coleta de dados (seção 4.3.1), cuidados

metodológicos na elaboração do questionário quantitativo (seção 4.3.2), hipóteses de pesquisa

(seção 4.3.3) e elaboração do questionário (seção 4.3.4).

4.3.1 População, amostragem e procedimento para coleta de dados

O público alvo da pesquisa quantitativa é composto por pequenas empresas localizadas no

estado de São Paulo. Neste estudo, definem-se como “pequenas empresas” os clientes não

residenciais da empresa Telecomunicações de São Paulo S.A. (que atua com o nome fantasia

Telefônica), com até 49 funcionários. O critério para definição de “pequeno porte” refere-se

ao padrão adotado pelo SEBRAE

(incluindo também micro-empresas), escolhido por

conveniência (critérios baseados em faturamento seriam mais difíceis de se levantarem na

Disponível em http://www.sebrae.com.br/br/aprendasebrae/estudosepesquisas.asp, acessado em 28/10/2006

amostragem

). Para este público, dois grupos (“sub-amostras”) foram definidos: usuários e

não usuários de banda larga (no segundo caso, incluem-se usuários de internet discada e não

usuários de internet).

A amostragem foi probabilística, atendendo à necessidade de generalização de resultados.

Como não foi previsto nenhum critério para estratificação das amostras, foi empregada

amostragem casual simples. Em cada uma das amostras (uma para cada público), foram

planejadas 100 entrevistas, que correspondem a um erro amostral de 10% nas amostras

individuais, ou de 7% nas duas amostras em conjunto, considerando-se um nível de confiança

de 95%. Na amostra final, chegou-se a um número ligeiramente superior de entrevistas (107

usuários de banda larga e 112 não usuários).

O levantamento dos dados, baseado em questões fechadas, foi realizado por telefone. As

empresas sorteadas que não se dispuseram a participar da pesquisa foram substituídas de

maneira aleatória. Foi escolhido este método por facilidade operacional, garantindo foco no

público de interesse para este estudo (pequenas empresas).

4.3.2 Cuidados metodológicos na elaboração do questionário quantitativo

Para a elaboração de um questionário quantitativo, Malhotra (2001, p. 276) sugere um

processo interativo em 10 passos:

1) Especificar a informação de que se necessita

2) Especificar o tipo do método da entrevista

3) Determinar o conteúdo das perguntas individuais

4) Planejar as questões de modo a superar a incapacidade e/ou má vontade do

entrevistado

5) Decidir quanto à estrutura das questões

6) Determinar o fraseado das questões

7) Dispor as questões na ordem adequada

8) Identificar a forma e o layout

9) Reproduzir o questionário

10) Eliminar defeitos por meio de um pré-teste

Segundo IBGE (2003, p. 17), “Não há unanimidade sobre a delimitação do segmento das micro e pequenas

empresas. Observa-se, na prática, uma variedade de critérios para a sua definição tanto por parte da legislação

específica, como por parte de instituições financeiras oficiais e órgãos representativos do setor, ora baseando-se

no valor do faturamento, ora no número de pessoas ocupadas, ora em ambos. A utilização de conceitos

heterogêneos decorre do fato de que a finalidade e os objetivos das instituições que promovem seu

enquadramento são distintos (regulamentação, crédito, estudos, etc.).”

Nestes 10 passos, alguns merecem cuidados metodológicos mais detalhados. Malhotra (2001,

p. 273-298) dá algumas sugestões, que foram seguidas na composição do questionário (seção

4.3.4):

 Ao determinar o conteúdo das perguntas individuais (passo 3):

- Avalie se a pergunta é realmente necessária

- Resolva um problema em cada pergunta

 Ao determinar o fraseado das questões (passo 6):

- Seja claro na definição do problema

- Utilize palavras comuns

- Use palavras sem ambigüidade

- Evite perguntas de liderança ou tendenciosas

- Evite alternativas implícitas

- Evite suposições implícitas

- Evite generalizações e estimativas

 Ao dispor as questões na ordem adequada (passo 7):

- Adie as perguntas difíceis para o final

- Adote abordagem do tipo “funil”: primeiro as perguntas gerais, depois as

específicas

- Agrupe as perguntas por assunto

Outro cuidado metodológico adotado na elaboração das perguntas é que, como se trata de uma

pesquisa com cliente empresa (e não pessoa física), o fraseamento adotado destacou se a

pergunta se refere ao respondente ou à empresa em geral. Ou seja, foi necessário considerar

que diferenças entre expressões como “no meu trabalho” ou “no trabalho da empresa”.

Por fim, vale atenção especial à escala de medida das variáveis. Como regra geral, as

perguntas tiveram como alternativas de resposta uma escala intervalar de números de 0 a 10.

Esta escala, se comparada a uma ordinal de cinco ou sete pontos (freqüentemente usada nas

pesquisas referenciadas neste artigo), apresenta a vantagem de permitir uma gama maior de

análises estatísticas.

4.3.3 Hipóteses de pesquisa

As hipóteses de pesquisa foram elaboradas com base na UTAUT original, sendo realizadas

algumas adaptações necessárias para o caso específico em estudo. A primeira adaptação foi na

nomenclatura dos construtos, tornando-os mais adequados a este caso. Em seguida, as

hipóteses de pesquisa foram redefinidas, com dois objetivos:

 Restringir o escopo de cada hipótese de modo que fosse integralmente aceita ou

integralmente rejeitada (no estudo original, as hipóteses podem ser parcialmente

aceitas);

 Adequar os fatores que mediam a expectativa de resultado para fatores menos pessoais

e mais “racionais”, ressaltando que este estudo se refere a clientes empresariais.

O Quadro 14 enuncia estas hipóteses adaptadas, comparando-as com as hipóteses originais da

UTAUT.

Quadro 14 – Hipóteses originais e adaptadas da UTAUT

H Hipótese UTAUT original Hipótese adaptada

 “A influência da expectativa de

desempenho na intenção de

comportamento é moderada por

sexo e idade, de forma que o efeito

será mais forte em homens e

particularmente para homens

jovens”

 H

: Resultado esperado é um fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

 H

: A influência de resultado esperado é mediada pelo fator

“quantidade de pessoas que usam internet”

 H

: A influência de resultado esperado é mediada pelo fator

“tempo diário de uso de internet”

 H

: A influência de resultado esperado é mediada pelo fator

“ramo de atividade”

 H

: A influência de resultado esperado NÃO é mediada pelo

fator idade

 H

: A influência de resultado esperado NÃO é mediada pelo

fator grau de escolaridade

 H

: A influência de resultado esperado NÃO é mediada pelo

fator sexo

 “A influência da expectativa de

esforço na intenção de

comportamento é moderada por

sexo, idade e experiência, de forma

que o efeito será mais forte em

mulheres, particularmente para

mulheres jovens e em estágio de

pouca experiência”

 H

: Facilidade esperada é um fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

 H

: A influência de facilidade esperada é mediada pelo fator

idade

 H

: A influência de facilidade esperada é mediada pelo fator

grau de escolaridade

 H

: A influência de facilidade esperada é mediada pelo fator

sexo

 “A influência de ‘influência social’

na intenção de comportamento é

moderada por sexo, idade,

voluntariedade e experiência, de

forma que o efeito será mais forte

em mulheres, particularmente em

mulheres mais velhas, em situação

de uso mandatório e em estágios de

pouca experiência”

 H

: Influência social é um fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

 H

: A influência social é mediada pelo fator idade

 H

: A influência social é mediada pelo fator grau de

escolaridade

 H

: A influência social é mediada pelo fator sexo

 “Condições facilitadoras NÃO têm

influência significativa sobre

intenção de comportamento”

 H

: Viabilidade NÃO é um fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

 H

: Viabilidade é um fator relevante na adoção de internet

banda larga

Quadro 14 – Hipóteses originais e adaptadas da UTAUT (cont.)

H Hipótese UTAUT original Hipótese adaptada

 “Auto-eficácia com computador

NÃO tem influência significativa

sobre intenção de comportamento”

 “Ansiedade com computador NÃO

tem influência significativa sobre

intenção de comportamento”

 “Atitude com relação ao uso de

tecnologia NÃO tem influência

significativa sobre intenção de

comportamento”

 Não será testado.

No estudo original da UTAUT, Venkatesh et al. (2003)

testaram e validaram a não inclusão destes construtos como

fatores necessários na teoria, pois são indiretamente

“representados” por outros construtos

 “Intenção de comportamento

exerce uma influência significativa

e positiva sobre comportamento de

uso”

 H

: Intenção de comportamento é um fator relevante na

adoção de internet banda larga

A Figura 15 ilustra a teoria gerada com as hipóteses adaptadas, incluindo os novos fatores

mediadores de perfil da empresa (número de pessoas que usam internet, tempo diário de uso

de internet, ramo de atividade) e do decisor (grau de escolaridade).

Sexo

Resultado

esperado

Facilidade

esperada

Influência

social

Viabilidade

ExperiênciaIdade

Intenção de

comportamento

Comportamento

de uso

Voluntariedade

do uso

Quantidade de

pessoas que

usam internet

Ramo de

atividade

Tempo diário

de uso de

internet

Grau de

escolaridade

Hipótese de influência

Hipótese de NÃO influência

Construtos da teoria original (UTAUT) não

adotados neste estudo

Figura 15 – UTAUT adaptada ao estudo

4.3.4 Composição do questionário

O questionário quantitativo foi baseado na UTAUT adaptada pelo contexto de internet banda

larga, tanto em conteúdo da pergunta como na forma das frases. O Quadro 15 explicita o

questionário original

e o final adaptado.

Quadro 15 – Questionário quantitativo original e adaptado da UTAUT

Questionário UTAUT original Questionário adaptado

Expectativa de desempenho

1. Eu acharia o sistema útil no meu trabalho

2. Usar o sistema me permite cumprir minhas tarefas

mais rapidamente

3. Usar o sistema aumenta minha produtividade

4. Se eu usar o sistema, aumentarei minhas chances

de conseguir um aumento

Resultado esperado

 Utilidade no trabalho

 Agilidade no cumprimento de tarefas

 Aumento de produtividade

 Aumento das chances de sucesso da

empresa/escritório

Expectativa de esforço

5. Minha interação com o sistema seria clara e

compreensível

6. Para mim, seria fácil tornar-me um usuário

habilidoso do sistema

7. Eu acharia o sistema fácil de usar

8. Aprender a operar o sistema seria fácil para mim

Facilidade esperada

 Clareza e compreensão no uso

 Facilidade em tornar-se um usuário habilidoso

 Facilidade de uso

 Facilidade no aprendizado

Condições facilitadoras

9. Eu tenho os recursos necessários para usar o

sistema

10. Eu tenho conhecimento necessário para usar o

sistema

11. O sistema não é compatível com outros sistemas

que eu uso

12. Uma pessoa (ou grupo) específica(o) está

disponível para assistência com dificuldades no

sistema

Viabilidade

 Posse de recursos necessários (verba, equipamentos,

etc.)

 Posse de conhecimento específico para operar com

internet banda larga

 Compatibilidade com outros sistemas da

empresa/escritório

 Disponibilidade de suporte técnico interno para caso

de dificuldades

Influência social

13. Pessoas que influenciam meu comportamento

acham que eu deveria usar o sistema

14. Pessoas que são importantes para mim acham que

eu deveria usar o sistema

15. A alta administração deste negócio tem ajudado

no uso do sistema

16. Em geral, a organização tem suportado o uso do

sistema

Influência social

 Opinião de pessoas que influenciam minhas decisões

 Opinião de pessoas importantes para mim

 Apoio do(s) principal(is) responsável(is) pela

administração da empresa/escritório

 Apoio das pessoas que trabalham na

empresa/escritório

Intenção de comportamento

17. Eu pretendo usar o sistema nos próximos <n>

meses

18. Eu prevejo que eu usaria o sistema nos próximos

<n> meses

19. Eu planejo usar o sistema nos próximos <n>

meses

Intenção de adoção

 Pretensão de adotar internet banda larga

 Expectativa de efetivamente adotar internet banda

larga

 Planos para contratar um serviço de internet banda

larga

Foram excluídas 12 questões que integram o questionário original por se referirem a três construtos que não

compõem a UTAUT (questões que foram utilizadas para validar a não inclusão dos respectivos construtos na

teoria)

O questionário adaptado foi montado de forma que o respondente desse notas de 0 a 10 para cada um dos itens

descritos no Quadro 15

Relembrando que o público alvo da pesquisa quantitativa é composto por usuários de internet

banda larga, usuários de internet discada e não usuários de internet, algumas adaptações foram

feitas para cada situação

. Neste aspecto, merecem destaque as variáveis que compõem o

construto de intenção de comportamento: enquanto para os não usuários de banda larga este

construto se refere à intenção de adoção de banda larga, para os usuários se refere à intenção

de manutenção da banda larga.

Complementando, para uma melhor compreensão do problema, foram acrescentadas algumas

perguntas referentes ao perfil da empresa (incluindo hábitos de uso de internet) e do

respondente. Os questionários completos constam nos apêndices (Apêndice 3 a Apêndice 5).

4.3.5 Plano de análise

Para os dados quantitativos, foi previsto um plano de análise, exibido no Quadro 16.

Quadro 16 – Plano de análise de dados quantitativos

Objetivo da análise Técnica Variáveis de entrada Resultados esperados

1) Descrição do perfil da

amostra

 Tabulação simples

de dados e gráficos

 Região geográfica

 Grau de escolaridade

 Faixa de idade

 Sexo

 Ramo de atividade

 Quantidade de funcionários

com internet

 Tempo diário de uso de

internet

Descrição da amostra (sem

objetivos conclusivos)

2) Associação entre tipo de

usuário e variáveis de perfil

 Teste de

independência

 Idem análise (1)

 Grupo pesquisado: usuário

ou não usuário de banda

larga

Identificação das associações

estatisticamente relevantes

3) Associação das variáveis de

perfil com o grupo

pesquisado (usuário ou não

usuários de banda larga)

 Análise de

correspondência

 Idem análise (2) Mapa perceptual com associação

entre características de variáveis de

perfil e grupo pesquisado

4) Avaliação da escala adotada

4.a) Dimensionalidade  Análise fatorial  Dezenove variáveis

referentes à UTAUT

Cinco fatores alinhados com a

UTAUT

4.b) Fidedignidade  Alpha de Cronbach  Dezenove variáveis

referentes à UTAUT

(agrupadas por construto

teórico da UTAUT)

Altos coeficientes, indicando que

as variáveis de um mesmo

construto apresentam similaridade

entre si

4.c) Validade  MANOVA

 Teste t

 Regressão logística

 Fatores resultantes da

análise fatorial (análise 4.a)

Significância da diferença dos

fatores da UTAUT entre os grupos

(usuários e não usuários de banda

larga)

O Quadro 15 se refere ao questionário de usuários de internet discada

Quadro 16 – Plano de análise de dados quantitativos (cont.)

Objetivo da análise Técnica Variáveis de entrada Resultados esperados

5) Verificação das hipóteses do modelo

5.a) H

a H

 Análise de

correlação

 Fatores resultantes da

análise fatorial (análise

4.a), porém somente para o

grupo de não usuários de

banda larga

Identificação da relevância dos

fatores resultado esperado,

acilidade esperada, influência

social e viabilidade sobre a

intenção de comportamento

5.b) H

e H

 Idem análise (4.c)  Idem análise (4.c) Identificação da relevância dos

fatores viabilidade e intenção de

comportamento sobre o

comportamento de uso

Sobre o Quadro 16, há três pontos importantes a destacar. O primeiro é que apenas as análises

5.a e 5.b referem-se diretamente à verificação das hipóteses do modelo, sendo as demais

análises apenas parte do entendimento geral do problema e preparação para esta verificação

de hipóteses.

O segundo ponto a destacar refere-se ao método para verificação das hipóteses H

e H

(análise 5.b no Quadro 16). O método adotado na pesquisa de Venkatesh et al. (2003)

foi do

tipo “painel”, o que possibilita comparar a intenção de comportamento num tempo t

com o

comportamento de uso no tempo t

posterior. No caso desta dissertação, como foi uma

pesquisa “ocasional” (realizada em um único momento no tempo e que, portanto, não conta

com amostras pareadas), esta análise não foi possível. Para superar esta limitação, a

verificação das hipóteses H

e H

foi baseada na comparação entre os grupos de usuários e

não usuários de banda larga. As hipóteses H

a H

podem ser testadas diretamente apenas

com o grupo de não usuários de banda larga (público de interesse deste estudo), pois não

envolvem o construto de comportamento de uso.

Por fim, o terceiro ponto a destacar se refere às diferenças entre três técnicas estatísticas que

apresentam objetivos semelhantes (aplicáveis ao bloco 4.a): teste t, ANOVA e MANOVA.

Todas elas buscam identificar diferença de médias de uma variável dependente (intervalar)

entre grupos (variável independente, categórica), mas que devem ser usadas em situações

distintas (Quadro 17).

Artigo de origem da UTAUT, teoria adotada como base na parte quantitativa deste estudo

Quadro 17 – Comparação das técnicas estatísticas teste t, ANOVA e MANOVA

Técnica Situação de uso Premissas

Teste t  1 variável independente,

com apenas 2 níveis

 1 variável dependente

(intervalar)

 Amostras aleatórias e independentes;

 Normalidade. Ainda assim, segundo Anderson et al. (2005, p.

363), esta técnica apresenta robustez quanto à normalidade,

sendo dispensável para grandes amostras (n>30);

 Igualdade de variância entre as amostras (“opcional”, pois

existem técnicas que consideram a inexistência desta

igualdade)

ANOVA  1 ou mais variáveis

independentes, com 3 ou

mais níveis

 1 variável dependente

(intervalar)

 Amostras aleatórias e independentes;

 Normalidade. Ainda assim, segundo Anderson et al. (2005, p.

363), esta técnica apresenta robustez quanto à normalidade,

sendo dispensável para grandes amostras (n>30);

 Igualdade de variância entre as amostras: como a ANOVA

compara médias entre diferentes amostras, a dispersão

individual de cada amostra deve ser “controlada” para se

manter a consistência do teste

MANOVA  1 ou mais variáveis

independentes, com 2 ou

mais níveis

 2 ou mais variáveis

dependentes (intervalar)

 Amostras aleatórias e independentes

 Normalidade multivariada (refere-se à normalidade do efeito

combinado entre duas variáveis). No entanto, “[...] a violação

desta premissa tem pouco impacto em grandes amostras,

como na ANOVA.” (HAIR et al., 2006, p. 410);

 Equivalência das matrizes de covariância: devem ser

equivalentes entre as amostras todas as variâncias individuais

de cada variável, assim como as covariâncias entre as

variáveis, porém “uma violação desta premissa tem mínimo

impacto se os grupos tiverem aproximadamente o mesmo

tamanho” (HAIR et al., 2006, p. 409).

FONTE: Anderson et al. (2005, p. 384) e Hair et al. (2006, p. 408-410)

Complementando o Quadro 17, Hair Jr. et al. (2006, p. 400) justificam a necessidade da

MANOVA (ao invés do uso de vários testes ANOVA), argumentando porque testes

independentes para cada uma das N variáveis podem não ser adequados:

 Controle da taxa de erro: toda ANOVA tem associada uma taxa de erro Tipo I

(geralmente definida em α=5%), que representa a probabilidade de o teste identificar

uma diferença inexistente entre duas amostras. Quando se realizam cinco testes

ANOVA de maneira independente, este erro torna-se desconhecido, podendo variar

entre 5% (se as variáveis independentes forem perfeitamente correlacionadas) e 23%

(se as variáveis dependentes forem não correlacionadas);

 Diferenças entre combinações de variáveis dependentes: caso haja alguma combinação

linear das variáveis dependentes que diferenciem as amostras avaliadas, este efeito não

será identificado por um conjunto de testes ANOVA univariados.

23% = 1 - 0,95

(HAIR et al., 2006, p. 400)

4.4 Limitações

O vínculo do autor com a divisão de clientes empresariais da Telefônica apresenta benefícios

relevantes para este estudo, mas não evita algumas restrições relacionadas principalmente às

pesquisas de campo: todo o levantamento de informações (qualitativo e quantitativo) foi

baseado em funcionários, clientes e dados secundários da Telefônica (e, portanto, referem-se

ao estado de São Paulo). Particularmente as entrevistas qualitativas restringem-se à cidade de

São Paulo.

Acrescenta-se ainda como limitação operacional que a pesquisa quantitativa foi ocasional (em

um único momento no tempo), diferentemente da proposta da UTAUT que demanda uma

pesquisa do tipo “painel” (coleta periódica de dados, baseada na mesma amostra).

Por fim, além destas restrições operacionais, a fundamentação teórica deste estudo enfoca-se

nos aspectos mais relevantes para resolução do problema proposto, sem a intenção de esgotar

toda a teoria que possa ter alguma relação com o tema.

5 RESULTADOS

Nesta seção são apresentados os resultados das três pesquisas que compõem este estudo:

qualitativa com fornecedores (seção 5.1), qualitativa com usuários de internet discada (seção

5.2) e quantitativa com usuários e não usuários de banda larga (seção 5.3).

5.1 Pesquisa qualitativa com fornecedores

A pesquisa qualitativa com fornecedores teve o objetivo de avaliar a qualidade do serviço sob

a óptica das lacunas de qualidade proposta por Parasuraman et al. (1985), incluindo: a lacuna

1 (complementada pela entrevista com usuários de internet discada) e lacunas 2 a 4

(complementadas pela análise de dados internos do fornecedor). A lacuna 5 não será avaliada

por envolver a percepção dos usuários do serviço, sendo o foco deste estudo os não usuários.

É importante ressaltar que esta pesquisa foi conduzida apenas com um fornecedor

(Telefônica). E como esta empresa apresenta posição de liderança no mercado – sua

participação de mercado é maior do que a dos outros concorrentes somados – supõe-se que

apresente alguns traços de opinião e posicionamento distintos dos demais fornecedores.

5.1.1 Lacuna 1

A lacuna 1 compõe-se da diferença entre a expectativa do cliente e a percepção dos

executivos sobre a expectativa do cliente.

Nas entrevistas qualitativas com usuários de internet discada, o que foi observado como

expectativa dos clientes é, em resumo (apresentada com mais detalhes a seguir, na seção 5.2),

um serviço de alta velocidade, com custos compatíveis ao seu nível de utilização.

Nas entrevistas qualitativas com fornecedores, observou-se que a percepção de expectativa do

cliente concentra-se em comodidade, que efetivamente se reflete nos três atributos mais

valorizados no momento da venda do serviço: alta velocidade, “always on” (usuário

permanentemente conectado à internet, sem custo adicional) e linha telefônica desocupada.

No entanto, como esta expectativa se manifesta em diferentes níveis entre os usuários de

internet, chega-se à formação – de maneira simplificada – de dois grupos de usuários: (i) os

que estão disponíveis a pagar por esta comodidade e (ii) os que ambicionam esta comodidade,

desde que não lhes custe mais caro. Atualmente, considera-se que grande parte dos usuários

do primeiro grupo já adotou internet banda larga, enquanto no segundo grupo ainda existe a

barreira de custo. E, considerando-se que a internet discada tem custo variável (proporcional

ao tempo de uso

) e a banda larga tem custo fixo, espera-se que apenas usuários de baixa

utilização ainda se mantenham com internet discada.

Ou seja, para o público em questão, pode-se dizer que a expectativa do cliente (“serviço de

alta velocidade, com custos compatíveis ao seu nível de utilização”) está alinhada com a

percepção de expectativa por parte do fornecedor (“comodidade”), indicando inexistência da

lacuna 1.

5.1.2 Lacuna 2

A lacuna 2 compõe-se da diferença entre a percepção dos executivos sobre a expectativa do

cliente e a especificação dos serviços.

A partir da percepção dos executivos sobre a expectativa do cliente, a especificação do

serviço é conceitualmente simples, resumindo-se a alguns poucos atributos. Destacam-se:

 Velocidade nominal: velocidade teórica do produto. Na prática, pode ser inferior, tanto

por restrições da rede do ponto onde há download, quanto do upload

;

 Precificação: valor final para o usuário (incluindo gastos que os clientes têm com

terceiros, como provedor de conteúdo);

 Composição do preço:

opções de valor fixo, variável por tempo, variável por consumo

(medido em megabytes) ou uma composição destes critérios;

 Garantia de banda:

velocidade mínima garantida pelo fornecedor (como um percentual

da velocidade nominal);

 Disponibilidade:

percentual do tempo em que o produto esteve em bom

funcionamento (considerando que o serviço pode passar parte do tempo “fora do ar”);

 Nível de serviço em processos operacionais de suporte: prazos de instalação e reparos,

exatidão na cobrança e agilidade e eficiência no atendimento ao cliente.

O custo deixa de ser proporcional ao tempo de uso se o acesso ocorrer em horários de tarifação local reduzida

(fim-de-semana e madrugada), o que é pouco comum no mercado em análise

Na internet há tráfego de “pacotes de dados” de uma origem (rede do ponto onde há upload) a um destino

(rede do ponto onde há download). A velocidade de tráfego é sempre limitada pela rede de menor capacidade

Na prática, no entanto, outros fatores ainda devem ser levados em conta para a especificação

do serviço (do ponto de vista do fornecedor), destacando-se:

1. Viabilidade técnica: capacidade e limitações da infra-estrutura de rede;

2. Viabilidade nos processos operacionais de suporte: capacidade e limitações das

equipes de suporte (ex.: instalação e reparo);

3. Rentabilidade: maximização de margem, considerando balanço favorável entre preço e

custo, além da elasticidade da demanda pelo preço.

Especificamente com relação à rentabilidade, um ponto reforçado pelos especialistas do

fornecedor foi o risco de “canibalização de receita”. Ou seja, uma redução de preço para

aumentar a penetração do produto (como é a expectativa dos clientes) reduziria

automaticamente a receita nos clientes que já têm o serviço com a precificação atual. Assim,

resta a pergunta: o ganho de clientes pela redução de preços compensaria a perda de receita

nos clientes atuais? E para responder a esta pergunta não basta pensar no balanço de receita,

sendo necessário também pensar na margem final.

A seguir, são discutidos os atributos destacados pelo fornecedor, buscando entender a

dimensão da lacuna 2.

Velocidade nominal

Há coincidência entre a expectativa do usuário e a percepção de expectativa pelos executivos:

quanto mais alta melhor, sem uma definição precisa de um nível mínimo que satisfaça o

cliente. Por conta disso, ocasionalmente o fornecedor eleva a velocidade dos produtos

ofertados, mantendo os preços nos mesmos níveis. No entanto, atualmente há restrições

técnicas que limitam estes aumentos de velocidade (que podem ser amenizadas com

investimentos em rede). Além da limitação técnica, há também a preocupação em não

incentivar o “downgrade” (migração de clientes para planos inferiores, que geram menor

receita). Mas o recente aumento da concorrência em algumas áreas específicas – com oferta

de alta velocidade e baixo preço – acrescentou uma preocupação adicional aos executivos:

não perder a base atual de clientes. Em resumo, a especificação está alinhada com a percepção

dos executivos, porém limitada por restrições técnicas em áreas onde há concorrência forte.

Precificação

Neste critério, a especificação do fornecedor é conscientemente desalinhada com a

expectativa do cliente. Enquanto o cliente espera redução de preços, o fornecedor apresenta

preocupação com a rentabilidade. Para minimizar este desalinhamento, o fornecedor

freqüentemente trabalha com promoções de aquisição, com descontos por período limitado

(por exemplo: 50% de desconto nos 3 primeiros meses).

Composição do preço

A percepção de expectativa do cliente por parte do fornecedor indica que o serviço deve ter

um valor fixo, independente do uso. No entanto, alguns produtos ofertados atualmente, têm

uma franquia (medida em megabytes) que os clientes podem utilizar sem custo adicional, e a

partir da qual pagam pelo uso. Segundo o fornecedor, esta franquia é bastante alta (são poucos

os clientes que a excedem) e foi criada para cobrir os custos variáveis em clientes de uso

muito intenso. Mas, como esta franquia efetivamente eleva uma barreira para novas vendas, o

fornecedor vem praticando promoções sucessivas na qual isenta o cliente deste custo

adicional (e alinha a percepção de expectativas com a especificação do serviço).

Por outro lado, as entrevistas qualitativas com usuários de internet discada (detalhadas na

seção 5.2 a seguir) indicam que alguns potenciais clientes não estão dispostos a pagar por um

serviço que usam pouco. Este aspecto, também de conhecimento do fornecedor, gera uma

questão adicional (ainda não concluída pelo fornecedor): vale a pena ter um produto de banda

larga com precificação variável para clientes de baixo uso? Novamente, a dúvida recai sobre a

rentabilidade do portfólio (margem e risco de canibalização de receita). Na prática, o

fornecedor tem em seu portfólio um produto com esta característica; porém, este é pouco

trabalhado comercialmente.

Garantia de banda

Na visão do fornecedor, a garantia de banda, definida como a velocidade mínima garantida de

transmissão de dados, é um aspecto pouco relevante para a maioria dos clientes (efetivos e

potenciais): “geralmente, o cliente nem sabe que tem variação de velocidade e, quando sabe,

interessa-se mais pela velocidade média que a mínima”. Na prática, existe uma especificação

formal que pode causar uma impressão negativa nos clientes pelo baixo valor (10% da

velocidade nominal), sendo que, em geral, este valor é mais alto. Assim, do ponto de vista

comercial, seria mais interessante definir a garantia de banda pela velocidade média, porém

isto esbarraria em restrições técnicas para medida (por exemplo: a média seria diferente para

cada cliente, variando com o horário de uso).

Disponibilidade

Na visão do fornecedor, os potenciais clientes esperam que o serviço funcione 100% do

tempo; porém, não têm esta preocupação no momento da contratação do serviço (consideram

isto como uma característica básica do produto). Aliada a esta “não-preocupação”, existe

também a dificuldade técnica de se garantir este nível de disponibilidade. Na prática,

internamente observam-se esforços em manter a disponibilidade do serviço (algo que os

clientes passam a prestar atenção e exigir a partir do momento que têm algum problema);

porém, sem uma especificação formal (algo que seja comunicado ao cliente) deste critério.

Níveis de serviço em processos operacionais de suporte

Assim como a disponibilidade, a preocupação com os serviços de suporte é relevante para

garantir a satisfação e manutenção dos clientes existentes, e não para conquistar novos

clientes. E, também como a disponibilidade, não existe uma especificação formal para estes

serviços.

5.1.3 Lacuna 3

A lacuna 3 compõe-se da diferença entre a especificação dos serviços e o serviço efetivamente

entregue.

Analisando-se os seis atributos discutidos na seção anterior 5.1.2 (Lacuna 2), observa-se a

existência de dois grupos que merecem avaliações distintas:

1. Atributos considerados relevantes (do ponto de vista de aquisição de novos clientes,

que é o foco deste trabalho, e não de manutenção dos clientes atuais) pelos

fornecedores: velocidade nominal, precificação e composição do preço. Nestes três

critérios, o alinhamento entre especificação e realidade depende apenas de tomadas de

decisão (ou seja, não há dificuldades de processos operacionais para o cumprimento da

especificação), o que facilmente elimina a lacuna 3;

2. Atributos considerados menos relevantes (também do ponto de vista de aquisição de

novos clientes): garantia de banda, disponibilidade e serviços de suporte. Observa-se

que nestes atributos podem ocorrer dificuldades operacionais para alinhar a execução à

especificação do serviço (ao contrário dos mencionados no item 1). Entre estes

atributos:

- A garantia de banda tem uma especificação formal (que efetivamente é

cumprida)

- A disponibilidade e os serviços em processos operacionais de suporte não têm

especificação formal, sendo acompanhados por metas gerenciais que não

necessariamente são diretamente ligadas à expectativa do cliente.

5.1.4 Lacuna 4

A lacuna 4 compõe-se da diferença entre o serviço efetivamente entregue e a comunicação

externa ao cliente.

A comunicação externa ao cliente mantém o foco nos pontos principais da percepção dos

fornecedores sobre expectativa do cliente:

 Comodidade, refletida por alta velocidade, “always on” (usuário permanentemente

conectado à internet, sem custo adicional) e linha telefônica desocupada;

 Baixo custo, através de promoções de aquisição (ex.: desconto nas primeiras

mensalidades).

Conforme justificado na seção anterior 5.1.3 (Lacuna 3), estes itens são de fácil alinhamento

entre comunicação e realidade, eliminando a lacuna 4.

No entanto, esta comunicação não necessariamente inclui pontos que podem gerar resistência

por parte do comprador (ex.: a garantia de banda é inferior à velocidade nominal) ou

insatisfação posterior (ex.: risco de problemas técnicos). Na prática, estes fatores somente são

comunicados quando são questionados pelo comprador. Ou seja, apesar de inexistência da

lacuna 4 (diferença entre comunicação e realidade), pode-se dizer que em algumas situações

há omissão de fatos na comunicação.

5.1.5 Lacuna de comunicação

Esta lacuna, ainda que não conste no modelo original de PARASURAMAN et al. (1985), será

avaliada neste estudo, sendo definida como a diferença entre a expectativa do cliente e a

comunicação externa realizada ao cliente. Ou seja, avalia o alinhamento entre o que o

fornecedor fala e o que o potencial cliente quer ouvir (claramente um item relevante para a

aquisição de novos clientes).

Neste aspecto, observa-se uma divergência parcial entre a expectativa do cliente e a

comunicação realizada pelo fornecedor, novamente com relação ao custo do serviço: dado que

o cliente espera “custos compatíveis ao seu nível de utilização”, a comunicação do fornecedor

procura atender a esta expectativa através de descontos por período limitado (alinhado com as

promoções vigentes). Neste sentido, a comunicação dá alta ênfase ao “baixo custo”

(minimizando a lacuna em questão); porém, não se pode deixar de comunicar que se trata de

tarifa promocional (voltando a gerar, parcialmente, a lacuna em questão). Saindo da questão

de custo e voltando-se para os benefícios do serviço, a comunicação está alinhada com a

expectativa do cliente.

Na seção 5.2, a seguir, apresentam-se os resultados da pesquisa qualitativa com potenciais

clientes (usuários de internet discada).

5.2 Pesquisa qualitativa com usuários de internet discada

Nesta etapa do estudo, foram entrevistados cinco usuários de internet discada, entre

profissionais e pequenos empresários

Todos os entrevistados apresentaram um motivo em comum para não utilizar a internet banda

larga: julgam um custo alto para o nível de utilização que têm. Além do baixo uso, os

entrevistados também têm em comum a aplicação da internet: e-mails e navegação simples

(ou seja, atividades que não necessariamente demandam altas velocidades).

Esta percepção, no entanto, ainda é influenciada por particularidades em alguns casos,

destacando-se:

 A experiência negativa com o serviço em casa – mau funcionamento do produto,

referindo-se a um fornecedor em específico – diminuiu fortemente a percepção de

benefício. Com isso, o equilíbrio da relação custo/benefício somente se daria com uma

forte redução de preços do serviço (loja de cosméticos);

 Um dos entrevistados não tem computador fixo no trabalho – utiliza um lap top

pessoal para acesso à internet discada – e coloca este fato como uma condição

1 loja de acessórios automotivos, 2 restaurantes, 1 loja de cosméticos e 1 dentista

limitante para a contratação de banda larga, aliado à necessidade de redução de custos

(loja de acessórios automotivos).

Com vistas aos dois modelos teóricos que embasam este estudo (lacunas de qualidade e

UTAUT), a análise em relação ao primeiro foi discutida na seção 5.1. A seguir, serão

analisadas as opiniões dos entrevistados sob a óptica da UTAUT

Quadro 18 – Resultados

das entrevistas qualitativas com usuários de internet discada

Construto Avaliação Comentários

Resultado

esperado

Oscila entre

“indiferente” e

“favorável”

 Todos os entrevistados têm como principal expectativa da banda

larga “apenas ter mais velocidade”

 No entanto, para alguns usuários este benefício é irrelevante

(considerando o uso que têm), enquanto para outros esta facilidade

poderia até incrementar o uso de internet. Em todos os casos, a

velocidade mais alta foi vista como comodidade, e não como

produtividade

 Outros itens estimulados durante a entrevista (mencionados pelos

fornecedores ou identificados na revisão da literatura) não foram

considerados pelos clientes:

- Praticidade do acesso permanente

- Mais tecnologia no escritório

- Influência social

Facilidade

esperada

Favorável  Nenhum dos entrevistados tem expectativa de esforço adicional

para o uso de internet banda larga

 Foi mencionada também a expectativa de que, caso fosse contratada

a banda larga, o fornecedor deveria oferecer o suporte técnico,

eliminando esta barreira do usuário

Viabilidade Favorável  Apesar de colocarem o custo como principal barreira para a banda

larga, os entrevistados argumentam que têm os recursos necessários

(exceto loja de acessórios automotivos, que está “em um ano que

precisa reduzir custos”), porém não vêm benefício suficiente no

serviço

 Todos os entrevistados comentaram que contratariam o serviço se

houvesse uma oferta de mais baixo custo

 Quando se referem a “alto custo”, em geral os usuários fazem

comparação com a solução que têm atualmente: internet discada

(novamente a exceção foi a loja de acessórios automotivos, que

avalia o valor absoluto do serviço)

Influência social Baixa influência  Todos os entrevistados se dizem pouco influenciados pela opinião

de terceiros

A nomenclatura adotada para os construtos está alinhada com as adaptações realizadas na formulação das

hipóteses da pesquisa (seção 4.3.3)

Resultados sem validade estatística

Quadro 18 – Resultados das entrevistas qualitativas com usuários de internet discada (cont.)

Construto Avaliação Comentários

Experiência Não conclusivo  Três situações distintas foram encontradas nas 5 entrevistas:

- Experiência positiva (2 entrevistados): conhecem o serviço e

têm uma avaliação favorável, concentrando a barreira de

contratação no custo do serviço;

- Experiência negativa (1 entrevistado):

conhecem o serviço,

porém com uma avaliação desfavorável por considerar o

desempenho aquém do esperado (muito problema de

funcionamento);

- Sem experiência (2 entrevistados):

não conhecem, ou conhecem

muito pouco do serviço. Neste caso, apesar de a barreira

declarada pelo entrevistado ser o custo, observa-se um

ceticismo com relação aos benefícios do serviço (o que reduz o

resultado esperado)

Fatores

moderadores

(perfil pessoal)

Baixa influência  Nenhum dos entrevistados apresentou sinais de que a decisão de

adoção ou não de banda larga seja dependente do perfil pessoal

(considerando idade, sexo e nível de escolaridade)

Na seção 5.3 a seguir, são analisados os resultados do levantamento amostral.

5.3 Pesquisa quantitativa com usuários e não usuários de banda larga

Nesta seção serão apresentados os resultados do levantamento amostral quantitativo realizado

com dois grupos (“sub-amostras”): usuários e não usuários de internet banda larga. Na seção

5.3.1 descreve-se o perfil da amostra (tanto do respondente quanto da empresa que este

representa). Na seção 5.3.2, são identificadas as variáveis de perfil que se diferenciam entre os

dois grupos. Na seção 5.3.3, é realizada uma associação de características (níveis) das

variáveis de perfil com os grupos pesquisados. Na seção 5.3.4 avalia-se a escala adotada pelos

conceitos de dimensionalidade, fidedignidade e validade. Por fim, na seção 5.3.5, são

verificadas as hipóteses do modelo (propostas nos procedimentos metodológicos).

5.3.1 Caracterização da amostra

Nesta seção, será apresentado o perfil da amostra pesquisada (tanto do respondente quanto da

empresa que este representa).

Com relação à região geográfica, a amostra pesquisada concentrou-se, na cidade de São

Paulo: 66% dos entrevistados (Gráfico 5a). Se comparada à distribuição da população

(estimada entre 40% e 50% na capital, segundo o fornecedor entrevistado), observa-se uma

divergência entre amostra e população. No entanto, como será apresentado na seção 5.3.2, a

seguir, a geografia não é um fator relevante no comportamento de respostas dos entrevistados.

Ou seja, esta divergência não influencia o resultado da pesquisa.

Com relação ao perfil do respondente, observa-se equilíbrio dos administradores por faixa de

idade (Gráfico 5b) e sexo (Gráfico 5c), com pequeno desequilíbrio sobre o grau de

escolaridade (Gráfico 5d). No perfil da empresa, observa-se predominância do setor de

serviços, seguido por comércio (Gráfico 5e), com até 4 funcionários (Gráfico 5f) e também

até 4 funcionários com acesso à internet (Gráfico 5g). Sobre o tempo de uso de internet,

observam-se basicamente dois comportamentos antagônicos: empresas com baixo uso – até

15 min/dia – e empresas com alto uso – superior a 90 min/dia (Gráfico 5h).

Capital:

66%

Interior:

34%

Gráfico 5a – Distribuição da amostra por região

geográfica

13%

15%

16%

13%

14%

12%

Até 19

20 a 24

25 a 29

30 a 34

35 a 39

40 a 44

45 a 49

50 a 54

55 ou +

Gráfico 5b: Distribuição da amostra por idade

52%

48%

Mas c ulino Feminino

Gráfico 5c – Distribuição da amostra por sexo

59%

41%

Até superior incompleto Superior completo

Gráfico 5d - Distribuição da amostra por grau

de escolaridade

43%

48%

Serviço Comércio Indústria Outros

Gráfico 5e – Distribuição da amostra por ramo

de atividade

57%

23%

20%

Até 4 5 a 9 10 ou mais

Gráfico 5f: Distribuição da amostra por

quantidade de funcionários

83%

12%

Até 4 5 a 9 10 ou mais

Gráfico 5g – Distribuição da amostra por número

de funcionários com acesso à internet

25%

12%

14%

49%

Não utiliza De 1 a 30 min

De 31 a 90 min Mais que 90 min

Gráfico 5h – Distribuição da amostra por tempo

diário de uso de internet

Na seção (5.3.2) a seguir, todas estas variáveis de perfil da amostra são analisadas, buscando-

se identificar quais se diferenciam entre os dois grupos pesquisados (usuários e não usuários

de internet banda larga).

5.3.2 Variáveis de perfil que se diferenciam entre os dois grupos

As variáveis descritas na seção 5.3.1 foram comparadas nos dois grupos da pesquisa (usuários

e não usuários de banda larga), de modo a identificar diferenças estatisticamente

significativas. O método adotado em todos os casos foi o teste de independência, também

chamado de teste da tabela de contingência

. Para garantir a validade do teste, em algumas

variáveis foi necessário agrupar categorias para que o valor esperado de cada célula da tabela

de contingência fosse maior ou igual a 5 (ANDERSON et al.,2005, p. 424).

Este teste é adequado para identificar relações estatisticamente significativas entre duas variáveis categóricas

(neste caso, o grupo e as variáveis de caracterização), baseado na comparação de freqüências esperadas e

observadas nas combinações entre as variáveis (ANDERSON et al., 2005, p. 422-426)

Das oito variáveis testadas, apenas três não se diferenciaram entre os dois grupos: região

geográfica, faixa de idade e sexo. É importante ressaltar, no entanto, que as relações

encontradas, ainda que estatisticamente significativas, não necessariamente indicam uma

relação de causa e efeito. A Tabela 1 resume os resultados destas análises. Os resultados

específicos (tabelas de contingência com as respectivas estatísticas) de cada análise constam

no Apêndice 6.

Tabela 1 – Variáveis de perfil que se diferenciam entre grupos

ESTATÍSTICAS

Variável Níveis analisados

GL χ

crit

P-value

Conclusão

1. Região

geográfica

 Capital

 Interior

0,5 1 3,8 34% Não significativo

2. Nível de

instrução

 Superior

 Não superior

18,2 1 3,8 0% Significativo

3. Faixa de

idade

 Até 29 anos

 30 a 43 anos

 44 ou mais

0,5 2 6,0 76% Não significativo

4. Sexo  Masculino

 Feminino

0,5 1 3,8 47% Não significativo

5. Ramo de

atividade

 Serviço

 Comércio

 Indústria

 Outros

15,5 3 7,8 0,1% Significativo

6. Quantidade de

funcionários

 Até 4

 5 a 9

 10 ou mais

7,8 2 6,0 2% Significativo

7. Quantidade de

funcionários

com internet

 Até 4

 5 a 9

 10 ou mais

33,6 2 6,0 0% Significativo

8. Tempo de uso

de internet

 De 1 a 30 min

 De 31 a 90 min

 Mais que 90 min

84,1 2 6,0 0% Significativo

Para interpretação deste quadro, as definições das estatísticas são:

 GL: graus de liberdade, calculado pela fórmula [(n-1) x (m-1)], onde “n” e “m”

representam a quantidade de níveis que assumem as duas variáveis em análise. Neste

caso, uma delas sempre é o grupo (em dois níveis: usuários e não usuários de banda

larga) e a segunda está indicada no quadro;

 χ

: qui-quadrado calculado, que mede o grau em que uma variável tem relação de

inter-dependência com outra (este valor deve ser comparado com o qui-quadrado

crítico para conclusão);

 χ

crit

: qui-quadrado crítico, que representa o valor a partir do qual a relação de inter-

dependência entre as variáveis passa a ser significativa. É calculado com base nos

Os “cortes” das faixas foram definidos para gerar grupos com aproximadamente a mesma quantidade de

entrevistados

Exclui entrevistados que não utilizam internet

graus de liberdade e no nível de confiança desejado (neste estudo, o nível de confiança

adotado foi de 95%);

 P-value: probabilidade de se cometer um erro ao afirmar que as variáveis têm relação

de inter-dependência. Considera-se que a relação é estatisticamente significativa

quando o P-value fica abaixo de um valor aceitável (neste estudo, o valor aceitável foi

definido em 5%).

5.3.3 Associação das características de perfil com os dois grupos pesquisados

A associação das características de perfil com os grupos pesquisados foi realizada por meio de

um mapa perceptual. Este mapa, segundo Hair Jr. et al (2006, p. 631), significa:

“Representação visual das percepções de respondentes sobre objetos em duas ou mais dimensões.

Geralmente este mapa tem níveis opostos de dimensões nas extremidades dos eixos X e Y, como

por exemplo ‘doce’ a ‘azedo’ nas extremidades do eixo X e ‘caro’ e ‘barato’ nas extremidades do

eixo Y. Cada objeto, então, assume uma posição no mapa perceptual, refletindo a similaridade

relativa ou preferência sobre outros objetos com relação às dimensões do mapa perceptual.”

As dimensões plotadas no mapa perceptual seguem exclusivamente critérios quantitativos, de

acordo com os dados disponíveis. Ou seja, não necessariamente seguem algum conceito

teórico. Na prática, a definição do que representa cada dimensão depende de uma

interpretação qualitativa.

Neste estudo, o objetivo do mapa perceptual foi a comparação do posicionamento relativo dos

dois grupos (usuários e não usuários de banda larga) com os níveis das variáveis de perfil

(considerando apenas as que foram identificadas como estatisticamente diferentes entre os

dois grupos, segundo o teste de independência). Os resultados são apresentados no Gráfico 6.

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

-1,5 -1,0 -0,5 0,0 0,5 1,0 1,5

Grupo Ramo de atividade

Tempo de uso de internet Quantidade de funcionários

Quantidade de funcionários com internet Grau de escolaridade

NÃO USUÁRIO BL

USUÁRIO BL

té 4

Não superior

Comércio

erv

ço

ras

erior

Não utiliza

31 a 90 min

1 a 30 min

>90 min

5 a 9

10 ou +

té 4

5 a 9

Gráfico 6 – Mapa perceptual de associação de características de perfil e comportamento de uso de banda

larga

A análise deste mapa perceptual destaca as características mais fortemente associadas a cada

um dos comportamentos de uso

 Usuários de banda larga: empresas do setor de serviços, com cinco ou mais

funcionários, administrado por profissional

com nível superior e com uso de internet

acima de 90 minutos/dia.

 Não usuários de banda larga: empresas de comércio, com até quatro funcionários,

administrados por profissional sem nível superior.

5.3.4 Avaliação da escala adotada

Para avaliar a adequação da escala adotada para medida dos construtos da UTAUT, foram

testadas – seguindo recomendação de Urdan (1995, p. 294) – a dimensionalidade, a

fidedignidade e a validade desta escala. Segundo Urdan (1995, p. 294-299):

 A dimensionalidade sintetiza as dimensões (construtos) que são representadas pelo

conjunto de variáveis da escala

;

 A fidedignidade de um instrumento de medida representa a capacidade deste

instrumento de “[...] produzir resultados consistentes se repetidas mensurações são

realizadas”;

 A validade “[...] denota o grau em que um instrumento capta a totalidade dos aspectos

do construto a ser medido. Isto é, até que ponto o instrumento realmente mede o que

deve ser medido”.

Hair et al. (2006, p. 136) ainda acrescentam um quarto ponto que compõe a avaliação de uma

escala: a definição conceitual, que “[...] especifica as bases teóricas para a escala, definindo o

conceito que está sendo representado em termos aplicáveis ao contexto da pesquisa”. No caso

deste estudo, a definição conceitual deriva da UTAUT.

Ainda seguindo as recomendações de Urdan (1995, p. 297-299), a dimensionalidade foi

testada por meio de uma análise fatorial (seção 5.3.4.1), a fidedignidade pelo coeficiente

Alpha de Cronbach (seção 5.3.4.2) e a validade por quatro técnicas complementares

(seções

Foram destacados os pontos que, na escala do mapa perceptual, estão distantes em até 0,6 unidades dos pontos

“USUÁRIO BL” ou “NÃO USUÁRIO BL”. O critério utilizado para este corte foi o “salto” que existe entre as

distâncias destes pontos (até 0,6 unidades) dos demais (superiores a 1,0 unidade)

O termo “administrado por profissional” refere-se ao respondente da pesquisa, que se identificou como decisor

(ou influenciador das decisões) referente a questões de telecomunicações ou informática

Esta definição é a interpretação do autor desta dissertação sobre o artigo de Urdan (1995), o qual não define

explicitamente o conceito de dimensionalidade

MANOVA, teste t, regressão logística e correlação de Pearson

5.3.4.3 e 5.3.5). A definição conceitual, por sua natureza teórica, não demanda testes

estatísticos.

5.3.4.1 Dimensionalidade

A dimensionalidade da escala (lembrando que o questionário quantitativo contém dezenove

variáveis para representar cinco construtos da UTAUT) foi testada por meio de análise

fatorial. Segundo Hair el al. (1995, p. 366-367):

“Análise fatorial é um nome genérico dado a uma classe de métodos estatísticos multivariados

cujo propósito principal é definir a estrutura inerente a uma matriz de dados. Genericamente

falando, ela endereça o problema de analisar a estrutura das inter-relações (correlações) entre um

grande número de variáveis (ex.: pontuação em testes, itens de testes e questionários), definindo

um conjunto de dimensões inerentes, conhecidas como fatores. Com análise fatorial, o analista

pode primeiramente identificar as dimensões independentes da estrutura e então determinar em

que nível cada variável é explicada por cada dimensão. Uma vez que estas dimensões e

explicações de cada variável estão determinadas, os dois principais usos da análise fatorial –

sumarização e redução de dados – foram alcançados.”

Ainda segundo Hair Jr. et al. (2006, p. 113-115), a análise fatorial é pouco exigente com

relação às premissas para sua utilização. Porém, os autores ressaltam como precauções

necessárias o dimensionamento da amostra e a existência de correlações entre as variáveis da

análise.

Com relação ao dimensionamento da amostra: “Como regra geral, o mínimo é ter pelo menos

cinco vezes mais observações do que variáveis a serem analisadas, e uma faixa mais aceitável

seria uma razão de dez-para-um” (HAIR et al., 2006, p. 112). No caso deste estudo, esta

relação foi superada (207 casos para 19 variáveis).

Com relação à existência de correlações entre as variáveis, três testes são recomendados:

 Teste de esfericidade de Bartlett: “teste estatístico para a significância geral de todas

as correlações em uma matriz de correlações” (HAIR et al., 2006, p. 102). Em outras

palavras, o objetivo deste teste é a identificação da existência ou não de variáveis

correlacionadas entre si. Como resultado, espera-se que efetivamente estas correlações

existam, sendo pertinente a análise fatorial;

 MSA (measure of sampling adequacy): “medida calculada para toda a matriz de

correlação e para cada variável individual, avaliando a adequação de se aplicar a

análise fatorial” (HAIR et al., p. 103). Como resultado, esperam-se valores altos

para

cada variável individualmente;

>0,5 segundo Hair et al. (2006, p. 103) ou >0,6 segundo Tabachnick (2001, p. 589)

 KMO (Kaiser – Meyer – Olkin): representa a proporção entre as correlações entre

as variáveis (que devem ser altas) e as correlações parciais

(que devem ser baixas).

“KMO provê uma medida de quanto os indicadores pertencem a um mesmo

construto” (SHARMA, 1996, p. 116). Como resultado, esperam-se valores altos

O método para definição da quantidade de fatores foi pela raiz latente, no qual todos os

fatores resultantes têm auto-valor superior a 1, conforme recomendado por Hair et al. (2006,

p. 120). O método de extração foi o de componentes principais. Para facilitar a identificação

das variáveis que compõem cada fator, foi utilizado o método de rotação VARIMAX.

Como resultados, foram definidos cinco fatores, sendo a relação entre variáveis e fatores

perfeitamente alinhada com a teoria. Ou seja, cada fator gerado estatisticamente coincide

exatamente com um dos cinco construtos propostos na UTAUT. Como medida do poder de

síntese destes fatores, verificou-se que foram capazes de explicar 83% da variação total das

dezenove variáveis da amostra (Tabela 2).

Tabela 2 – Variância total explicada (análise fatorial)

Auto-valor inicial

Soma das cargas ao quadrado

(antes da rotação)

Soma das cargas ao quadrado

(após rotação)

Componente

Total

% da

variância

acumulado

Total

% da

variância

acumulado

Total

% da

variância

acumulado

7,569

39,837 39,837 7,569 39,837 39,837 3,489 18,363 18,363

3,452

18,170 58,006 3,452 18,170 58,006 3,376 17,768 36,131

2,047

10,776 68,782 2,047 10,776 68,782 3,096 16,297 52,428

1,669

8,783 77,565 1,669 8,783 77,565 3,091 16,267 68,695

1,182

6,220 83,785 1,18

6,220

83,785

2,867 15,090

83,785

6 ,555 2,924 86,708

7 ,495 2,606 89,314

8 ,349 1,834 91,148

9 ,292 1,537 92,686

10 ,238 1,254 93,940

11 ,226 1,189 95,129

12 ,197 1,035 96,164

13 ,181 ,953 97,117

14 ,131 ,689 97,806

15 ,121 ,635 98,441

16 ,102 ,536 98,977

17 ,078 ,411 99,388

18 ,076 ,401 99,789

19 ,040 ,211 100,000

Destaque para auto-valor>1 e percentual da variância explicada pelos fatores em conjunto

A Tabela 3 apresenta a matriz de componentes rotacionada desta análise, indicando em qual

fator cada variável foi alocada.

Correlações parciais: “correlações entre variáveis quando os efeitos de outras variáveis são considerados”

>0,6 segundo Tabachnick (2001, p. 589)

Tabela 3 – Matriz de componentes rotacionada (relação entre variáveis e fatores da análise fatorial)

Variável 1 2 3 4 5

9.1) Utilidade no trabalho 0,304 0,033

0,804

0,123 0,263

9.2) Agilidade no cumprimento de tarefas 0,334 0,058

0,769

0,197 0,185

9.3) Aumento de produtividade 0,187 0,001

0,874

0,139 0,123

9.4) Aumento das chances de sucesso da empresa/escritório 0,190 0,040

0,778

0,154 0,109

10.1) Clareza e compreensão no uso

0,835

0,019 0,277 0,237 0,138

10.2) Facilidade em tornar-se um usuário habilidoso

0,865

-0,025 0,262 0,247 0,150

10.3) Facilidade de uso

0,855

-0,019 0,279 0,294 0,118

10.4) Facilidade no aprendizado

0,867

-0,046 0,232 0,225 0,094

11.1) Posse de recursos necessários (verba, equipamentos, etc.) 0,104 -0,184 0,217

0,775

0,155

11.2) Posse de conhecimento específico para operar com internet

banda larga

0,285 -0,026 0,091

0,822

0,194

11.3) Compatibilidade com outros sistemas da empresa/escritório 0,253 -0,027 0,134

0,820

0,149

11.4) Disponibilidade de suporte técnico interno para caso de

dificuldades

0,274 -0,049 0,158

0,826

0,084

12.1) Opinião de pessoas que influenciam suas decisões -0,022

0,875

0,020 -0,036 0,031

12.2) Opinião de pessoas importantes para você -0,023

0,911

-0,016 -0,068 -0,043

12.3) Apoio do(s) principal(is) responsável(is) pela administração

da empresa/escritório

-0,009

0,921

0,047 -0,059 0,006

12.4) Apoio das pessoas que trabalham na empresa/escritório 0,003

0,940

0,051 -0,072 -0,051

13.1) Sua pretensão de adotar internet banda larga 0,143 -0,005 0,161 0,221

0,908

13.2) Sua expectativa de efetivamente adotar internet banda larga 0,132 -0,030 0,180 0,176

0,942

13.3) Seus planos para contratar um serviço de internet banda

larga

0,126 -0,022 0,221 0,121

0,929

Fator no qual a variável é alocada

Os resultados dos testes de validação foram todos satisfatórios:

 Teste de esfericidade de Bartlett: H

rejeitada (conforme esperado)

 MSA: das 19 variáveis analisadas, 16 obtiveram índice superior a 0,8 e 3 obtiveram

índice superior a 0,7

 KMO: 0,86, superior ao mínimo recomendado de 0,6 (TABACHNICK, 2001, p. 589)

Para utilização dos fatores nas análises seguintes, foram utilizados os escores fatoriais, criados

pelo método de regressão (pelo software SPSS), que gera variáveis padronizadas com média

igual a “0” e desvio padrão igual a “1”.

5.3.4.2 Fidedignidade

Complementando a avaliação da escala adotada, Urdan (1995, p. 298) sugere o uso do

coeficiente Alpha de Cronbach para verificação de sua fidedignidade. Segundo Hair et al.

(1995, p. 618), este coeficiente significa:

Segundo Hair et al. (2006, p. 114-115), estes índices podem ser classificados, respectivamente, como “de

grande mérito” e “mediano”. Como referência, os autores classificam como inaceitáveis valores abaixo de 0,5.

“Medida comumente usada de confiabilidade para um conjunto de dois ou mais indicadores de um

construto. Os valores variam entre 0 e 1, com valores mais altos indicando maior confiabilidade

entre indicadores.”

Segundo Cooper e Schindler (2003, p. 187-188) apud Sobreira Netto (2006, p. 116), este

coeficiente “[...] é capaz de revelar o grau em que os itens de um instrumento são homogêneos

e refletem o mesmo construto implícito.”.

Para a confirmação da relação entre construtos e variáveis com o coeficiente Alpha de

Cronbach, duas medidas são utilizadas:

 O próprio coeficiente

da dimensão, calculado por dimensão (ou fator), que deve

assumir valores superiores a 0,7 (HAIR et al., 2006, 103)

 O coeficiente α sendo removida a variável específica (calculado por variável), que

deve assumir valores inferiores ao coeficiente

da dimensão (indicando que a

remoção da variável representa uma perda para o fator avaliado).

Os resultados encontrados (Tabela 4) reforçam a conclusão da análise fatorial de adequação

entre as dezenove variáveis e os cinco construtos. Pode-se observar que, em alguns casos, o

coeficiente Alpha de Cronbach seria ligeiramente mais elevado com a exclusão de uma

variável. Porém, por ser esta elevação muito pequena, preferiu-se manter todas as variáveis

em alinhamento com a teoria original (UTAUT). Na prática, outros autores também optam

por manter as variáveis originais do modelo em situações semelhantes (ex.: SOBREIRA

NETTO, 2006, p. 120).

Tabela 4 – Avaliação da fidedignidade da escala com o coeficiente Alpha de Cronbach

Dimensão

Coeficiente α

da dimensão

Variável

α sendo removida a

variável específica

1. Resultado

esperado

0,8696 9.1

9.2

9.3

9.4

0,8511

0,8627

0,8513

0,9033

2. Facilidade

esperada

0,9545 10.1

10.2

10.3

10.4

0,9488

0,9343

0,9334

0,9445

3. Influência social 0,8931 11.1

11.2

11.3

11.4

0,8862

0,8531

0,8558

0,8524

4. Viabilidade 0,9351 12.1

12.2

12.3

12.4

0,9360

0,9154

0,9092

0,8981

5. Intenção de

comportamento

0,9698 13.1

13.2

13.3

0,9736

0,9347

0,9569

5.3.4.3 Validade

As análises anteriores (dimensionalidade e fidedignidade) demonstraram adequação das

relações entre variáveis e construtos teóricos. As análises desta seção têm o objetivo de

verificar o grau em que estes construtos são válidos. Segundo Kinnear e Taylor (1995, p.

232):

“A validade de uma escala se refere ao quanto o processo de medida é livre de erros sistemáticos e

aleatórios. [...]. A validade preocupa-se com a questão: estamos medindo o que achamos que

estamos medindo?”

Ainda segundo Kinnear e Taylor (1995, p. 235-236), há quatro métodos para estimativa da

validade de uma escala:

“A validade de construto

envolve o entendimento do racional teórico implícito nas medidas

obtidas. A abordagem é o relacionamento entre o construto de interesse e outros construtos,

desenvolvendo-se um modelo teórico para o fenômeno de marketing

em estudo.”

“A validade de conteúdo

envolve a subjetividade de julgamento por um expert sobre a

adequação da medida. Este é um método comum usado em pesquisa de mercado para determinar a

validade de escalas.”

“A validade simultânea

envolve a correlação de duas diferentes escalas para o mesmo

fenômeno de marketing que devem ser administradas no mesmo ponto ao mesmo tempo. É

principalmente usada para determinar a validade de novas técnicas de escalas, correlacionando-as

com técnicas estabelecidas.”

“A validade preditiva

envolve a habilidade de uma medida de um fenômeno de marketing

realizada em um momento de prever outro fenômeno de marketing em um momento futuro.”

Neste estudo, foi adotado o método de validade de construto por ser o mais viável e coerente

com a situação. Como restrições para os outros métodos, destacam-se: inexistência de um

expert (validade de conteúdo), inexistência de escala alternativa (validade simultânea) e

impossibilidade de medida em dois momentos diferentes (validade preditiva).

Complementando as definições dos métodos para verificação da validade de uma escala, Hair

et al. (2006, p. 137-138) definem validade convergente (“grau em que duas medidas do

mesmo conceito estão correlacionadas”), validade discriminante (“grau em que dois conceitos

Do inglês: “construct validity”

Os autores se referem a “fenômeno de marketing” por se tratar de um livro de pesquisa de mercado, devendo-

se generalizar esta definição para uso em outros contextos

Do inglês: “content validity”

Do inglês: “concurrent validity”

Do inglês: “predictive validity”

similares conceitualmente são distintos”) e validade nomológica

(“grau em que a escala faz

previsões acuradas sobre outros conceitos em um modelo embasado teoricamente”).

As validades convergente e discriminante são mencionadas por Kinnear e Taylor (1995, p.

235) como casos particulares da validade de construto. A validade nomológica, apesar de não

mencionada explicitamente por estes autores, também se enquadra como um caso particular

da validade de construto e foi o método empregado neste estudo. Complementando sua

definição (HAIR et al., 2006, p. 138):

“O pesquisador precisa identificar relações suportadas teoricamente por pesquisas prévias ou

princípios aceitos e então avaliar se a escala tem relações correspondentes. Em resumo, [...]

validade nomológica determina se a escala demonstra as relações identificadas como existentes

baseadas na teoria ou pesquisa prévia.”

Dadas estas definições, a verificação de validade da escala adotada neste estudo foi realizada

em quatro passos (Quadro 19).

Quadro 19 – Passos para verificação da validade

Passo Objetivo Descrição da análise Técnica adotada e justificativa Seção

 Levantamento de

estatísticas descritivas

sobre os 5 fatores da

UTAUT

 Média

 Desvio padrão

5.3.4.3

 “Inspeção visual” de

distribuição

 Histogramas 5.3.4.3

 Teste de normalidade  Kolmogorov-Smirnov 5.3.4.3

1 Exploratório,

buscando

entendimento geral

das variáveis do

modelo

 Teste de igualdade de

variância

 Levene 5.3.4.3

2 Exploratório,

buscando avaliar

se os construtos

que compõem a

escala discriminam

os grupos

pesquisados

Busca de diferenças estatis-

ticamente significativas:

5 fatores versus 2 grupos

Foi adota uma simplificação

sobre o modelo original

 MANOVA: avaliação da influência

de uma variável categórica (grupo)

sobre o conjunto de cinco variáveis

intervalares;

 Teste t: avaliação da influência de

uma variável categórica (grupo) sobre

cada variável intervalar

separadamente;

 Logística: avaliação da influência do

conjunto de cinco variáveis

intervalares sobre uma variável

categórica;

5.3.4.3

Do inglês: “nomological validity”. Segundo o dicionário eletrônico Michaelis (www.michaelis.com.br),

nomologia é o “estudo das leis que regem os fenômenos naturais”

Na UTAUT os fatores resultado esperado, facilidade esperada e influência social são mediados pela intenção

de comportamento; porém, neste momento, considerou-se que os cinco fatores são influenciadores diretos do

comportamento de uso. Além disso, não foram consideradas as variáveis mediadoras (sexo, idade, quantidade de

pessoas que usam internet, tempo diário de uso de internet, ramo de atividade e grau de escolaridade)

Quadro 19 – Passos para verificação da validade (cont.)

Passo Objetivo Descrição da análise Técnica adotada e justificativa Seção

3 Verificação das

hipóteses do

modelo (H

a H

)

Busca de diferenças estatis-

ticamente significativas:

3 fatores versus

intenção de comportamento

Análises seguiram fielmente

o modelo proposto

 Correlação: atendimento ao objetivo

da análise, com uma técnica simples e

que se aproveita da natureza intervalar

das variáveis

5.3.5.1

4 Verificação das

hipóteses do

modelo (H

a H

)

Busca de diferenças estatis-

ticamente significativas:

2 fatores versus

comportamento de uso

Análises seguiram fielmente

o modelo proposto

 Idem passo (2) 5.3.5.2

Iniciando-se o passo 1, foram realizadas algumas análises exploratórias:

 Levantamento de estatísticas descritivas (média e desvio padrão)

 “Inspeção visual” de distribuição (histogramas)

 Teste de normalidade (Kolmogorov-Smirnov)

 Teste de igualdade de variância (Levene)

O levantamento de estatísticas descritivas sobre os cinco fatores (média e desvio padrão)

buscou identificar, a “olho nu”, diferenças entre os grupos de usuários e não usuários de

banda larga. A simples análise destas estatísticas descritivas (Tabela 5) já ressalta duas

propriedades interessantes:

 Na coluna de “total geral” observam-se valores de média muito próximos de “0” e

valores de desvio padrão muito próximos de “1”. Isto se deve à própria definição do

método de geração dos fatores, que tem como resultados variáveis padronizadas;

 Em quatro dos cinco fatores, a média no grupo de usuários de banda larga é maior que

a média de não usuários (a exceção fica para a influência social). Isto indica – como já

era de se esperar – que as barreiras dos já usuários de banda larga são menores do que

para os não usuários de banda larga. No entanto, estas diferenças ainda devem ser

testadas estatisticamente.

Tabela 5 – Estatísticas descritivas dos fatores da UTAUT (por grupo)

Usuário

banda larga

Não usuário

banda larga Total geral

Dimensão da amostra 103 104 207

Resultado esperado Média 0,038 -0,061 -0,012

Desvio padrão 0,781 1,175 0,997

Facilidade esperada Média 0,184 -0,164 0,009

Desvio padrão 0,621 1,220 0,983

Influência social Média -0,297 0,336 0,021

Desvio padrão 0,936 0,960 0,998

Viabilidade Média 0,246 -0,210 0,017

Desvio padrão 0,776 1,066 0,958

Intenção de comportamento Média 0,584 -0,507 0,036

Desvio padrão 0,433 1,055 0,974

Após o levantamento das estatísticas descritivas, dois histogramas foram montados para cada

fator avaliado: um “consolidado” (Gráfico 7a a Gráfico 7e) e um que diferencia os usuários

dos não usuários de banda larga (Gráfico 8a a Gráfico 8e). O objetivo destes histogramas foi

de pré-avaliar – por meio de “inspeção visual” – a normalidade de cada fator e a existência de

diferenças entre os grupos de usuários e não usuários de banda larga.

Até -3,2

-3,2 a -2,8

-2,8 a -2,4

-2,4 a -2,0

-2,0 a -1,6

-1,6 a -1,2

-1,2 a -0,8

-0,8 a -0,4

-0,4 a 0,0

0,0 a 0,4

0,4 a 0,8

0,8 a 1,2

1,2 a 1,6

> 1,6

Observado Normal

Gráfico 7a: histograma por fator

(“Resultado esperado”)

Até -3,2

-3,2 a -2,8

-2,8 a -2,4

-2,4 a -2,0

-2,0 a -1,6

-1,6 a -1,2

-1,2 a -0,8

-0,8 a -0,4

-0,4 a 0,0

0,0 a 0,4

0,4 a 0,8

0,8 a 1,2

1,2 a 1,6

> 1,6

Usuário BL Não usuário BL Normal

Gráfico 8a: histogramas por fator e grupo

(“Resultado esperado”)

Até -2,4

-2,4 a -2,0

-2,0 a -1,6

-1,6 a -1,2

-1,2 a -0,8

-0,8 a -0,4

-0,4 a 0,0

0,0 a 0,4

0,4 a 0,8

0,8 a 1,2

1,2 a 1,6

1,6 a 2,0

2,0 a 2,4

> 2,4

Observado Normal

Gráfico 7b: histograma por fator

(“Facilidade esperada”)

Até -2,4

-2,4 a -2,0

-2,0 a -1,6

-1,6 a -1,2

-1,2 a -0,8

-0,8 a -0,4

-0,4 a 0,0

0,0 a 0,4

0,4 a 0,8

0,8 a 1,2

1,2 a 1,6

1,6 a 2,0

2,0 a 2,4

> 2,4

Usuário BL Não usuário BL Normal

Gráfico 8b: histogramas por fator e grupo

(“Facilidade esperada”)

Até -2,80

-2,80 a -2,45

-2,45 a -2,10

-2,10 a -1,75

-1,75 a -1,40

-1,40 a -1,05

-1,05 a -0,70

-0,70 a -0,35

-0,35 a 0,00

0,00 a 0,35

0,35 a 0,70

0,70 a 1,05

1,05 a 1,40

> 1,40

Observado Normal

Gráfico 7c: histograma por fator

(“Viabilidade”)

Até -2,80

-2,80 a -2,45

-2,45 a -2,10

-2,10 a -1,75

-1,75 a -1,40

-1,40 a -1,05

-1,05 a -0,70

-0,70 a -0,35

-0,35 a 0,00

0,00 a 0,35

0,35 a 0,70

0,70 a 1,05

1,05 a 1,40

> 1,40

Usuário BL Não usuário BL Normal

Gráfico 8c: histogramas por fator e grupo

(“Viabilidade”)

Até -1,25

-1,25 a -1,00

-1,00 a -0,75

-0,75 a -0,50

-0,50 a -0,25

-0,25 a 0,00

0,00 a 0,25

0,25 a 0,50

0,50 a 0,75

0,75 a 1,00

1,00 a 1,25

1,25 a 1,50

1,50 a 1,75

> 1,75

Observado Normal

Gráfico 7d: histograma por fator

(“Influência social”)

Até -1,25

-1,25 a -1,00

-1,00 a -0,75

-0,75 a -0,50

-0,50 a -0,25

-0,25 a 0,00

0,00 a 0,25

0,25 a 0,50

0,50 a 0,75

0,75 a 1,00

1,00 a 1,25

1,25 a 1,50

1,50 a 1,75

> 1,75

Usuário BL Não usuário BL Normal

Gráfico 8d: histogramas por fator e grupo

(“Influência social”)

Até -2,1

-2,1 a -1,8

-1,8 a -1,5

-1,5 a -1,2

-1,2 a -0,9

-0,9 a -0,6

-0,6 a -0,3

-0,3 a 0,0

0,0 a 0,3

0,3 a 0,6

0,6 a 0,9

0,9 a 1,2

1,2 a 1,5

> 1,5

Observado Normal

Gráfico 7e: histograma por fator

(“Intenção de comportamento”)

Até -2,1

-2,1 a -1,8

-1,8 a -1,5

-1,5 a -1,2

-1,2 a -0,9

-0,9 a -0,6

-0,6 a -0,3

-0,3 a 0,0

0,0 a 0,3

0,3 a 0,6

0,6 a 0,9

0,9 a 1,2

1,2 a 1,5

> 1,5

Usuário BL Não usuário BL Normal

Gráfico 8e: histogramas por fator e grupo

(“Intenção de comportamento”)

A “inspeção visual” destes histogramas já indica que, aparentemente, os fatores gerados não

apresentam distribuição normal. Para verificar estatisticamente esta constatação, foi realizado

o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov. Os resultados

(Tabela 6) indicam que,

efetivamente, nenhum dos fatores apresenta distribuição normal.

Tabela 6 – Teste Kolmogorov-Smirnov (normalidade dos fatores da UTAUT)

Facilidade

esperada

Influência

social

Resultado

esperado Viabilidade

Intenção de

comportamento

 Tamanho da amostra

207 207 207 207 207

Parâmetros de normalidade:

 Média

 Desvio padrão

0,009

0,983

0,021

0,998

-0,012

0,997

0,017

0,958

0,036

0,974

Diferenças mais extremas:

 Absoluto

 Negativo

 Positivo

0,146

0,090

-0,146

0,180

-0,101

0,131

0,095

-0,131

0,155

0,106

-0,155

0,207

0,114

-0,207

 Kolmogorov-Smirnov Z

2,098 2,590 1,885 2,229 2,984

 P-value 0,03% 0,00% 0,16% 0,01% 0,00%

Para o teste de igualdade de variância entre amostras (grupos), foi realizado o Teste de

Levene. Os resultados

(Tabela 7) indicam que apenas o fator de “influência social”

apresenta esta característica.

Tabela 7 – Teste de Levene (homogeneidade de variância entre amostras)

Fator

Estatística de

Levene

GL 1 GL 2 P-value

Facilidade esperada 29,350 1 205 0,5%

Influência social ,734 1 205 39,3%

Resultado esperado 10,177 1 205 0,2%

Viabilidade 13,294 1 205 0,0%

Intenção de comportamento 119,579 1 205 0,0%

Concluídas as análises exploratórias do passo 1 (levantamento de estatísticas descritivas,

“inspeção visual” de histogramas, teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov e teste de

igualdade de variância de Levene), foram realizados testes estatísticos mais específicos para

confirmar a existência ou não de influência entre os cinco fatores da UTAUT e o

comportamento de uso (passo 2 da verificação da validade da escala). Estes testes

(MANOVA, teste t e regressão logística) estão descritos a seguir.

Neste teste, a rejeição de H

(P-value<5%) indica não normalidade da variável

Neste teste, a rejeição de H

(P-value<5%) indica não igualdade de variâncias

MANOVA

O objetivo da MANOVA foi identificar a existência de diferenças significativas de média dos

cinco fatores da UTAUT – em conjunto – entre os dois grupos avaliados (usuários e não

usuários de banda larga). O uso da MANOVA se justifica por:

 Natureza do problema (uma variável independente categórica e cinco variáveis

dependentes intervalares);

 Existência de inter-relação entre as variáveis dependentes (caso contrário, a técnica

ANOVA seria suficiente), identificado pelo teste de esfericidade de Bartlett

(Tabela

8) e pela análise stepdown (comentado adiante);

Tabela 8 – Teste de esfericidade de Bartlett

Likelihood Ratio 0,000

Approx. Chi-Square 35,942

Df 14

Sig. 0,001

Relembrando as três premissas para execução da MANOVA (Quadro 17):

 Aleatoriedade e independência das amostras: premissa satisfeita pelo método de coleta

de dados;

 Normalidade multivariada: conforme verificado na Tabela 6, as variáveis

individualmente não apresentam normalidade. E considerando que “[...] normalidade

em cada uma das variáveis separadamente é uma condição necessária, mas não

suficiente, para sustentar a normalidade multivariada” (STEVENS, 2002, p. 262),

pode-se concluir também que não há normalidade multivariada das cinco variáveis.

No entanto, “[...] a violação desta premissa tem pouco impacto em grandes amostras

[...]” (HAIR et al., 2006, p. 410);

 Equivalência das matrizes de covariância: o teste Box-M

(Tabela 9) indica que não

há esta equivalência, mas “[...] uma violação desta premissa tem mínimo impacto se os

grupos tiverem aproximadamente o mesmo tamanho

” (HAIR et al., 2006, p. 409),

como ocorre neste caso (103 e 104 respostas válidas em cada grupo).

Neste teste, a rejeição de H

(Sig. < 5%) indica a existência de correlações significativas entre as variáveis

Neste teste, a rejeição de H

(Sig. < 5%) indica a não equivalência das matrizes de covariância

Consideram-se duas amostras “aproximadamente do mesmo tamanho” quando a razão (n

÷ n

) < 1,5

Tabela 9 – Teste Box-M

Box's M 219,09

F 14,22

df1 15

df2 169171

Sig. 0,000

Como resultado da MANOVA, observou-se que, no conjunto das cinco variáveis, há

diferenças significativas entre os dois grupos. Esta conclusão pode ser tomada pelas quatro

estatísticas resultantes da técnica: Pillai’s Trace, Wilk’s Lambda, Hotelling’s Trace e Roy’s

Largest Root

(Tabela 10).

Tabela 10 – MANOVA (testes multivariados)

Estatística Valor F

GL da

hipótese

GL do

erro

P-value

Poder

observado

Pillai's Trace ,501 40,362 5,000 201,000 ,000 1,000

Wilks' Lambda ,499 40,362 5,000 201,000 ,000 1,000

Hotelling's Trace 1,004 40,362 5,000 201,000 ,000 1,000

Roy's Largest Root 1,004 40,362 5,000 201,000 ,000 1,000

Para avaliar as diferenças individuais de cada variável (fator) entre os dois grupos, foi

realizada uma análise stepdown e, em seguida, cinco Testes t.

A análise stepdown identifica “[...] o poder discriminatório incremental de uma variável

dependente depois que os efeitos de outras variáveis dependentes foram levados em conta”

(HAIR et al., 1998, p. 272)

E como esta análise depende da ordem em que as variáveis são acrescentadas, esta ordem foi

definida com base no ranking de relevância das variáveis identificado pela regressão logística

e testes-t (cujos resultados são apresentados a seguir), em dois cenários: relevância

decrescente e crescente. Ambos os resultados (Tabela 11a e Tabela 11b) indicam que apenas o

fator resultado esperado não foi estatisticamente significativo

Todas estas estatísticas avaliam, por diferentes métodos, se há ou não diferença significativa entre as amostras

analisadas e tendem a gerar conclusões semelhantes

Definição completa de Hair et al. (1998, 272): “Teste para o poder discriminatório incremental de uma

variável dependente depois que os efeitos de outras variáveis dependentes foram levados em conta. Semelhante à

regressão stepwise ou análise discriminante, esse procedimento, que se baseia em uma ordem especificada de

entrada, determina o quanto uma variável dependente adicional acrescenta à explicação das diferenças entre os

grupos na análise MANOVA”

Conclusão observada pela significância de cada variável, indicada na coluna “Sig. of F”

Tabela 11a – Análise stepdown sobre 5 fatores (variáveis em ordem decrescente de relevância)

Fator Hypoth. MS Error MS StepDown F Hypoth. DF Error DF Sig. of F

Intenção de comportamento 61,537 0,653 94,269 1 205 0,0%

Influência social 29,939 0,859 34,863 1 204 0,0%

Viabilidade 17,682 0,841 21,013 1 203 0,0%

Facilidade esperada 11,154 0,930 11,999 1 202 0,1%

Resultado esperado 0,580 1,011 0,574 1 201 45,0%

Tabela 11b – Análise stepdown sobre 5 fatores (variáveis em ordem crescente de relevância)

Fator Hypoth. MS Error MS StepDown F Hypoth. DF Error DF Sig. of F

Resultado esperado 0,512 0,997 0,514 1 205 47,4%

Facilidade esperada 6,462 0,941 6,866 1 204 0,9%

Viabilidade 11,023 0,875 12,592 1 203 0,0%

Influência social 20,722 0,910 22,781 1 202 0,0%

Intenção de comportamento 75,904 0,593 127,921 1 201 0,0%

Os resultados dos cinco Testes t estão apresentados a seguir. Os resultados completos da

MANOVA constam no Apêndice 7

Teste t

Dado que a MANOVA identificou que, no conjunto dos cinco fatores, há diferença entre os

dois grupos pesquisados, os Testes-t foram realizados (como uma alternativa à análise

stepdown) para identificar os fatores individuais que se diferenciam entre os dois grupos. Os

resultados (Tabela 12) indicam alinhamento com as conclusões da análise stepdown.

Tabela 12 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t)

Diferença de médias

Fator t

Graus de

liberdade

P-value

Inferior Superior

Intenção de comportamento -9,743 137 0,0% -1,3118 -0,8691

Influência social 4,806 205 0,0% 0,3735 0,8934

Viabilidade -3,524 188 0,1% -0,7117 -0,2009

Facilidade esperada -2,589 153 1,1% -0,6134 -0,0824

Resultado esperado -0,718 179 47,4% -0,3728 0,1738

Por se tratar de uma análise que envolve diversos fatores, no entanto, é importante observar

um ajuste que deve ser feito ao Teste-t “comum”. Segundo Hair (1998, p. 292):

“De um ponto de vista pragmático, surgem situações em que uma variável dependente chave deve

ser isolada e testada com o máximo poder. Recomendamos que um teste a priori seja executado

em tais situações. A abordagem mais comum é a execução de testes univariados para as variáveis

Ao realizar a MANOVA, também se obtém resultados referentes a cada variável individualmente (equivalente

a uma ANOVA). No entanto, foi dada preferência ao teste t por ser mais flexível em situações onde não há

igualdade de variância, conforme já foi verificado na Tabela 7

Nestes testes, apenas o resultado referente à influência social considera igualdade de variância entre as

amostras (conforme Tabela 7). Nos demais, considera-se desigualdade de variância entre amostras

Intervalo de confiança da média entre as amostras, considerando confiabilidade de 95%

selecionadas. Por exemplo, em um caso de dois grupos, um teste-t comum é um teste a priori para

uma dada variável dependente. No entanto, os pesquisadores devem estar cientes de que, quando o

número destes testes a priori aumenta, um dos maiores benefícios da abordagem multivariada para

os testes de significância – controle da taxa de erro Tipo I – é negado, a menos que sejam

realizados ajustes específicos para controlar a inflação do erro Tipo I.

Para uma MANOVA de dois grupos, esse ajuste envolve a estatística T

. Dado que a estatística T

excede a T

crit

para um nível α especificado, concluímos que os vetores dos escores médios são

diferentes. A função discriminante nos diz qual combinação linear das variáveis dependentes

produz a diferença de grupos mais confiável, mas outras comparações de grupos também podem

ser de interesse. Se desejarmos testar as diferenças de grupos individualmente para cada uma das

variáveis dependentes, podemos computar uma estatística t padrão e compará-la com a raiz

quadrada de T

crit

(ou seja, T

crit

) para julgar sua significância. Esse procedimento garantiria que a

probabilidade de qualquer erro Tipo I ao longo de todos os testes se manteria em α (onde α é

especificado no cálculo de T

crit

).”

A fórmula para cálculo de T

crit

é dada abaixo (HAIR et al., 1995, 265). Nesta fórmula p

equivale ao número de variáveis dependentes e F

crit

é definido com p e (N

+ N

– 2 – 1) graus

de liberdade.

critcrit

pNN

NNp

)2.(

−−+

−

A Tabela 13 exibe os resultados deste ajuste e as conclusões sobre cada fator. Estes resultados

indicam que os fatores viabilidade, influência social e intenção de comportamento se

diferenciam entre os dois grupos, enquanto a facilidade esperada e o resultado esperado não

apresentam diferença estatisticamente significativa. Em comparação com os resultados da

Tabela 12 (teste-t “comum”), observa-se diferença de conclusão apenas sobre a facilidade

esperada.

Tabela 13 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t ajustado)

Conclusão sobre o Teste-t

Fator F t T

crit

Ajustado “Comum”

Intenção de comportamento 94,269 -9,743 3,39 Significativo Significativo

Influência social 23,093 4,806 3,39 Significativo Significativo

Viabilidade 12,383 -3,524 3,39 Significativo Significativo

Facilidade esperada 6,667 -2,589 3,39 Não significativo Significativo

Resultado esperado 0,514 -0,718 3,39 Não significativo Não significativo

Regressão logística

Por fim, a técnica de regressão logística foi utilizada para medir a capacidade dos fatores de

diferenciarem os dois grupos. Nesta análise, a variável dependente foi o comportamento de

uso (que, neste caso, equivale a dizer o grupo pesquisado) e as variáveis independentes foram

os cinco fatores (mesmo que, na teoria, não haja relação direta entre facilidade esperada e

comportamento de uso). Observa-se que esta análise faz o “caminho inverso” da MANOVA.

Avaliando-se o resultado final, o modelo gerado pela regressão logística foi capaz de acertar

86% dos casos (Tabela 14). Outras estatísticas que avaliam a qualidade total do modelo

também foram adequadas: Cox and Snell de 0,50 e Nagelkerke de 0,67 (ambas as estatísticas

são análogas ao coeficiente de determinação R

da análise de regressão).

Tabela 14 – Comportamento observado versus previsão por análise de regressão logística

Previsto

Observado

Usuário de

banda larga

Não usuário de

banda larga

Total

Usuário de banda larga 87 17 104

Não usuário de banda larga 11 92 103

Total 98 109 207

Acertos: 87+92 = 179 (86%)

Erros: 17+11 = 28 (14%)

Em complemento, a regressão logística também fornece estatísticas para cada um dos fatores

analisados. Na Tabela 15, observa-se que o resultado esperado novamente aparece como não

estatisticamente significativo na previsão do comportamento de uso

Tabela 15 – Estatísticas por variável da regressão logística

Variável B S.E. Wald df P-value R Exp(B)

Intenção de comportamento 2,604 0,429 36,891 1 0,0% 0,349 13,513

Influência social -1,147 0,242 22,520 1 0,0% -0,267 0,318

Viabilidade 1,106 0,279 15,710 1 0,0% 0,219 3,021

Facilidade esperada 1,025 0,309 10,975 1 0,1% 0,177 2,787

Resultado esperado -0,010 0,265 0,001 1 97,2% 0,000 0,991

Constante -0,581 0,288 4,074 1 4,4%

Na interpretação desta tabela, além do “P-value”, é interessante comentar:

 A estatística Wald – que compara o erro padrão (coluna “S.E.”) com o coeficiente

padrão da variável (coluna “B”) – indica a prioridade da “relevância” das variáveis

(quanto mais alta esta estatística, mais discriminante é a variável);

 A coluna “Exp(B)” indica o quanto o resultado final é alterado se cada variável

individualmente for alterada em 1 unidade, também demonstrando a baixa relevância

do fator resultado esperado.

Nesta análise foi utilizado o método “enter”. Ou seja, todos os fatores foram considerados no modelo, mesmo

que não apresentem significância estatística

5.3.5 Verificação das hipóteses da pesquisa

A verificação das hipóteses da pesquisa tem o objetivo de complementar a verificação de

validade do modelo (passos 3 e 4, definidos no Quadro 19), avaliando-se especificamente

cada uma das relações propostas nas hipóteses da pesquisa (seção 4.3.3), que foram

“convertidas” em hipóteses estatísticas.

Devido à necessidade de aplicação de diferentes técnicas estatísticas, esta verificação será

realizada em duas partes. A primeira parte se concentra nas relações que “chegam” no

construto de intenção de comportamento (variável intervalar), representadas pelas hipóteses

a H

(seção 5.3.5.1). A segunda parte se concentra nas relações que “chegam” no

construto de comportamento de uso (variável categórica), representadas pelas hipóteses H

(seção 5.3.5.2).

5.3.5.1 Verificação das hipóteses H

a H

As hipóteses H

a H

foram testadas exclusivamente no grupo de não usuários de banda

larga (por ser este o foco das hipóteses). Por se tratarem de hipóteses que envolvem duas

variáveis intervalares discretas (se referem às relações entre os construtos de resultado

esperado, facilidade esperada, influência social e viabilidade com o construto de intenção de

comportamento), o teste escolhido foi a análise de correlação. Antes da análise estatística, no

entanto, foi feita inspeção visual sobre os gráficos de correlação.

Os gráficos referentes às hipóteses H

a H

(sobre resultado esperado) são apresentados a

seguir (Gráfico 9a a Gráfico 9g). O resultado detalhado das análises consta no Apêndice 9.

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

Gráfico 9a: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção)

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

1 a 4 5 a 9 10 ou +

Gráfico 9b: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção, por número de

funcionários com internet)

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

Não utiliza 1 a 30 min 31 a 90min 91min ou +

Gráfico 9c: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção, por tempo diário de

uso de internet)

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

Serviço Comércio Outros

Gráfico 9d: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção, por ramo de

atividade)

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

Até 29 30 a 42 43 ou mais

Gráfico 9e: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção, por faixa de idade)

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

Não superior Superior

Gráfico 9f: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção, por grau de

escolaridade)

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Resultado esperado

Masculino Feminino

Gráfico 9g: dispersão para análise de H

(resultado esperado x intenção, por sexo)

Os gráficos referentes às hipóteses H

a H

(sobre facilidade esperada) estão apresentados a

seguir (Gráfico 10a a Gráfico 10d). O resultado detalhado das análises consta no Apêndice 10.

100

-5,0

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Facilidade esperada

Gráfico 10a: dispersão para análise de H

(facilidade esperada x intenção)

-5,0

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Facilidade esperada

Até 29 30 a 42 43 ou mais

Gráfico 10b: dispersão para análise de H

(facilidade esperada x intenção, por faixa de idade)

-5,0

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Facilidade esperada

Não superior Superior

Gráfico 10c: dispersão para análise de H

(facilidade esperada x intenção, por grau de

escolaridade)

-5,0

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Facilidade esperada

Masculino Feminino

Gráfico 10d: dispersão para análise de H

(facilidade esperada x intenção, por sexo)

Os gráficos referentes às hipóteses H

a H

(sobre influência social) estão apresentados a

seguir (Gráfico 11a a Gráfico 11d). O resultado detalhado das análises consta no Apêndice 11.

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Influência social

Gráfico 11a: dispersão para análise de H

(influência social x intenção)

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Influência social

Até 29 30 a 42 43 ou mais

Gráfico 11b: dispersão para análise de H

(influência social x intenção, por faixa de idade)

101

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Influência social

Não superior Superior

Gráfico 11c: dispersão para análise de H

(influência social x intenção, por grau de

escolaridade)

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Influência social

Masculino Feminino

Gráfico 11d: dispersão para análise de H

(influência social x intenção, por sexo)

O gráfico referente à hipótese H

(sobre viabilidade) vem a seguir (Gráfico 12). O resultado

detalhado das análises consta no Apêndice 12.

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

-3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 2,0

Intenção de comportamento

Viabilidade

Gráfico 12: dispersão para análise de H

(viabilidade x intenção)

A simples inspeção visual dos gráficos desta seção (Gráfico 9a a Gráfico 12) indica,

aparentemente, baixa correlação entre os construtos avaliados. Para verificar esta constatação,

foram feitas análises de correlação de Pearson. Os resultados finais e conclusões dos testes

estatísticos das hipóteses H

a H

são apresentados no Quadro 20.

102

Quadro 20 – Conclusões sobre as hipóteses da pesquisa (H

a H

)

Hipótese da pesquisa

(definida na seção 4.3.3)

Hipótese estatística

Conclusão estatística

Conclusão

pesquisa

 H

: Resultado esperado é um

fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

: r

rslt, intç

= 0

não rejeitada

(P-value = 66%)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado é mediada pelo fator

“quantidade de pessoas que

usam internet”

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: faixas de número de

funcionários com internet

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado é mediada pelo fator

“tempo diário de uso de internet”

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: faixas de tempo de

uso diário de internet

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado é mediada pelo fator

“ramo de atividade”

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: ramos de atividade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado NÃO é mediada pelo

fator idade

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: faixas de idade

rejeitada

(P-value<5% apenas para faixa de

30 a 42 anos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

NÃO é mediada pelo fator grau

de escolaridade

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: grau de escolaridade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

verdadeira

 H

: A influência de expectativa

de desempenho NÃO é mediada

pelo fator sexo

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: sexo

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

verdadeira

 H

: Facilidade esperada é um

fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

: r

facl, intç

= 0

não rejeitada

(P-value = 12%)

: falsa

 H

: A influência de facilidade

percebida é mediada pelo fator

idade

: r

facl, intç

= r

facl, intç

A e B: faixas de idade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de facilidade

percebida é mediada pelo fator

grau de escolaridade

: r

facl, intç

= r

facl, intç

A e B: grau de escolaridade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de facilidade

percebida é mediada pelo fator

sexo

: r

facl, intç

= r

facl, intç

A e B: sexo

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: Influência social é um fator

relevante na intenção de adoção

de internet banda larga

: r

infl, intç

= 0

rejeitada

(P-value = 1,2%)

verdadeira

 H

: A influência social é

mediada pelo fator idade

: r

infl, intç

= r

infl, intç

A e B: faixas de idade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência social é

mediada pelo fator grau de

escolaridade

: r

infl, intç

= r

infl, intç

A e B: grau de escolaridade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência social é

mediada pelo fator sexo

: r

infl, intç

= r

infl, intç

A e B: sexo

rejeitada

(P-value<5% apenas para sexo

masculino)

verdadeira

 H

: Condições facilitadoras

NÃO é um fator relevante na

intenção de adoção de internet

banda larga

: r

viab, intç

= 0

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

verdadeira

Abreviaturas utilizadas para indicar as variáveis testadas nas análises de correlação (indicadas no subscrito da

letra “r”, que indica o coeficiente de correlação): rslt (resultado esperado), facl (facilidade esperada), viab

(viabilidade), infl (influência social), intç (intenção de comportamento)

103

5.3.5.2 Verificação das hipóteses H

e H

As hipóteses H

e H

(que se referem às relações entre os construtos de facilidade esperada e

intenção de comportamento com o construto de comportamento de uso

) foram

estatisticamente testadas pelos mesmos métodos do passo 2 (exploratório) na verificação da

validade da escala: MANOVA, teste-t e regressão logística.

MANOVA

Neste caso, novamente a MANOVA se justifica pela natureza do problema (uma variável

independente categórica e cinco variáveis dependentes intervalares) e existência de inter-

relação entre variáveis dependentes (teste de esfericidade de Bartlett na Tabela 16 e análise

stepdown na Tabela 19).

Tabela 16 – Teste de esfericidade de Bartlett

Likelihood Ratio 0,002

Approx. Chi-Square 12,114

Df 2

Sig. 0,002

Com relação às premissas da MANOVA, há aleatoriedade e independência das amostras,

porém não há normalidade multivariada (o teste Kolmogorov-Smirnov na Tabela 6 verifica a

normalidade univariada; como esta não se confirma, conclui-se que as variáveis não atendem

a premissa de normalidade multivariada

) nem equivalência das matrizes de covariância

(teste Box-M na Tabela 17). No entanto, conforme argumentado na seção 5.3.4.3, o não

cumprimento destas premissas não é crítico (amostras são grandes e aproximadamente do

mesmo tamanho).

Tabela 17 – Teste Box-M

Box's M 93,480

F 30,831

df1 3

df2 7.587.128

Sig. 0,000

Como resultado da MANOVA, observou-se que, no conjunto das duas variáveis, há

diferenças significativas entre os dois grupos. Esta conclusão pode ser tomada pelas quatro

: Viabilidade é um fator relevante na adoção de internet banda larga

: Intenção de comportamento é um fator relevante na adoção de internet banda larga

Caso fosse verificada a normalidade univariada, poderia utilizar o teste pk de mardia (disponível no software

LISREL) para verificação da normalidade multivariada. Neste caso, não foi realizado por se tornar desnecessário

104

estatísticas resultantes da técnica: Pillai’s Trace, Wilk’s Lambda, Hotelling’s Trace e Roy’s

Largest Root

(Tabela 18). Os resultados completos da MANOVA constam no Apêndice 8.

Tabela 18 – MANOVA (testes multivariados)

Estatística Valor F

GL da

hipótese

GL do

erro

P-value

Poder

observado

Pillai's Trace 0,378 62,056 2,000 204,000 ,000 1,000

Wilks' Lambda 0,622 62,056 2,000 204,000 ,000 1,000

Hotelling's Trace 0,608 62,056 2,000 204,000 ,000 1,000

Roy's Largest Root 0,608 62,056 2,000 204,000 ,000 1,000

Para avaliar as diferenças individuais de cada variável (fator) entre os dois grupos, novamente

foi realizada uma análise stepdown e, em seguida, dois Testes-t.

A análise stepdown foi feita em dois cenários, alterando-se a ordem de entrada das variáveis.

Os resultados de ambos os casos (Tabela 19a e Tabela 19b) confirmam a relevância da

intenção de comportamento e da viabilidade na previsão do comportamento de uso.

Tabela 19a – Análise stepdown sobre 2 fatores (variáveis em ordem decrescente de relevância)

Fator Hypoth. MS Error MS StepDown F Hypoth. DF Error DF Sig. of F

Intenção de comportamento 10,777 0,870 12,383 1 205 0,1%

Viabilidade 66,524 0,631 105,421 1 204 0,0%

Tabela 19b – Análise stepdown sobre 2 fatores (variáveis em ordem crescente de relevância)

Fator Hypoth. MS Error MS StepDown F Hypoth. DF Error DF Sig. of F

Viabilidade 61,537 0,653 94,269 1 205 0,0%

Intenção de comportamento 17,463 0,841 20,757 1 204 0,0%

Teste t

Os Testes-t realizados para complementar a análise stepdown com relação à relevância das

duas variáveis individualmente levam às mesmas conclusões (Tabela 20 e Tabela 21) que a

análise anterior: significância de ambos os fatores.

Tabela 20 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t)

Diferença de médias

Fator t

Graus de

liberdade

P-value

Inferior Superior

Intenção de comportamento -9,743 137 0,0% -1,3118 -0,8691

Viabilidade -3,524 188 0,1% -0,7117 -0,2009

Todas estas estatísticas avaliam, por diferentes métodos, se há ou não diferença significativa entre as amostras

analisadas e tendem a gerar conclusões semelhantes

Nestes testes, apenas o resultado referente à influência social considera igualdade de variância entre as

amostras (conforme Tabela 7). Nos demais, considera-se desigualdade de variância entre amostras

Intervalo de confiança da média entre as amostras, considerando confiabilidade de 95%

105

Tabela 21 – Teste de igualdade de médias entre os fatores da UTAUT (teste-t ajustado)

Conclusão sobre o Teste-t

Fator F t T

crit

Ajustado “Comum”

Intenção de comportamento 94,269 -9,743 2,47 Significativo Significativo

Viabilidade 12,383 -3,524 2,47 Significativo Significativo

Regressão logística

Por fim, a técnica de regressão logística foi utilizada para medir a capacidade dos fatores de

diferenciarem os dois grupos. Nesta análise, a variável dependente foi o comportamento de

uso e as variáveis independentes foram os fatores intenção de comportamento e viabilidade.

Observa-se que esta análise faz o “caminho inverso” da MANOVA.

Avaliando-se o resultado final, o modelo gerado pela regressão logística foi capaz de acertar

78% dos casos (Tabela 22). O coeficiente de Cox and Snell chegou a 0,39 e o de Nagelkerke a

0,52.

Tabela 22 – Comportamento observado versus previsão por análise de regressão logística

Previsto

Observado

Usuário de

banda larga

Não usuário de

banda larga

Total

Usuário de banda larga 93 10 103

Não usuário de banda larga 34 70 104

Total 127 80 207

Acertos: 93+70 = 163 (78%)

Erros: 34+10 = 44 (22%)

Em complemento, a regressão logística também fornece estatísticas para cada um dos fatores

analisados. Na Tabela 23, observa-se que ambos os construtos analisados (intenção de

comportamento e viabilidade) novamente aparecem como estatisticamente significativos na

previsão do comportamento de uso

. As estatísticas Wald e “Exp(B)” corroboram esta

conclusão.

Tabela 23 – Estatísticas por variável da regressão logística

Variável B S.E. Wald df Sig R Exp(B)

Intenção de comportamento 2,1618 0,3564 36,788 1 0,00% 0,349 8,687

Viabilidade 0,9261 0,2305 16,142 1 0,01% 0,222 2,525

Constante -0,549 0,2401 5,232 1 2,22%

Nesta análise foi utilizado o método “enter”. Ou seja, todos os fatores foram considerados no modelo, mesmo

que não apresentem significância estatística

106

Com base nas três técnicas adotadas (MANOVA, teste-t e regressão logística), o Quadro 21

resume as conclusões sobre as hipóteses H

e H

Quadro 21 – Conclusões sobre as hipóteses da pesquisa (H

a H

)

Hipótese da pesquisa

(definida na seção 4.3.3)

Hipótese estatística Conclusão estatística

Conclusão

pesquisa

 H

: Viabilidade é um fator

relevante na adoção de internet

banda larga

: µ

viab

= µ

viab

A e B: usuários e não

usuários de banda larga

rejeitada

(Tabela 15 a Tabela 19)

verdadeira

 H

: Intenção de comportamento

é um fator relevante na adoção

de internet banda larga

: µ

intç

= µ

intç

A e B: usuários e não

usuários de banda larga

rejeitada

(Tabela 15 a Tabela 19)

verdadeira

5.3.5.3 Resumo da verificação de hipóteses

O Quadro 22 consolida as conclusões sobre a verificação de todas as hipóteses (H

a H

Quadro 22 – Consolidação das conclusões sobre verificação de hipóteses

Hipótese da pesquisa

(definida na seção 4.3.3)

Hipótese estatística

Conclusão estatística

Conclusão

pesquisa

 H

: Resultado esperado é um

fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

: r

rslt, intç

= 0

não rejeitada

(P-value = 66%)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado é mediada pelo fator

“quantidade de pessoas que

usam internet”

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: faixas de número de

funcionários com internet

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado é mediada pelo fator

“tempo diário de uso de internet”

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: faixas de tempo de

uso diário de internet

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado é mediada pelo fator

“ramo de atividade”

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: ramos de atividade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

esperado NÃO é mediada pelo

fator idade

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: faixas de idade

rejeitada

(P-value<5% apenas para faixa de

30 a 42 anos)

: falsa

 H

: A influência de resultado

NÃO é mediada pelo fator grau

de escolaridade

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: grau de escolaridade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

verdadeira

 H

: A influência de expectativa

de desempenho NÃO é mediada

pelo fator sexo

: r

rslt, intç

= r

rslt, intç

A e B: sexo

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

verdadeira

Abreviaturas utilizadas para indicar as variáveis testadas nas análises de correlação (indicadas no subscrito da

letra “r”, que indica o coeficiente de correlação): rslt (resultado esperado), facl (facilidade esperada), viab

(viabilidade), infl (influência social), intç (intenção de comportamento)

107

Quadro 22 – Consolidação das conclusões sobre verificação de hipóteses (cont.)

Hipótese da pesquisa

(definida na seção 4.3.3)

Hipótese estatística Conclusão estatística

Conclusão

pesquisa

 H

: Facilidade esperada é um

fator relevante na intenção de

adoção de internet banda larga

: r

facl, intç

= 0

não rejeitada

(P-value = 12%)

: falsa

 H

: A influência de facilidade

percebida é mediada pelo fator

idade

: r

facl, intç

= r

facl, intç

A e B: faixas de idade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de facilidade

percebida é mediada pelo fator

grau de escolaridade

: r

facl, intç

= r

facl, intç

A e B: grau de escolaridade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência de facilidade

percebida é mediada pelo fator

sexo

: r

facl, intç

= r

facl, intç

A e B: sexo

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: Influência social é um fator

relevante na intenção de adoção

de internet banda larga

: r

infl, intç

= 0

rejeitada

(P-value = 1,2%)

verdadeira

 H

: A influência social é

mediada pelo fator idade

: r

infl, intç

= r

infl, intç

A e B: faixas de idade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência social é

mediada pelo fator grau de

escolaridade

: r

infl, intç

= r

infl, intç

A e B: grau de escolaridade

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

: falsa

 H

: A influência social é

mediada pelo fator sexo

: r

infl, intç

= r

infl, intç

A e B: sexo

rejeitada

(P-value<5% apenas para sexo

masculino)

verdadeira

 H

: Condições facilitadoras

NÃO é um fator relevante na

intenção de adoção de internet

banda larga

: r

viab, intç

= 0

não rejeitada

(P-value>5% em todos os casos)

verdadeira

 H

: Viabilidade é um fator

relevante na adoção de internet

banda larga

: µ

viab

= µ

viab

A e B: usuários e não

usuários de banda larga

rejeitada

(Tabela 12 e Tabela 15)

verdadeira

 H

: Intenção de comportamento

é um fator relevante na adoção

de internet banda larga

: µ

intç

= µ

intç

A e B: usuários e não

usuários de banda larga

rejeitada

(Tabela 12 e Tabela 15)

verdadeira

Observando-se que a maior parte das hipóteses da pesquisa (11 de 18) não foi confirmada,

Kinnear e Taylor (1995, p. 235) argumentam que “[...], poderíamos questionar a validade de

construto da escala e/ou questionar a validade das relações propostas nas hipóteses”. Neste

caso, o “questionamento da validade das relações propostas nas hipóteses” é mais coerente,

considerando-se que:

 A escala foi adaptada de um modelo já validado na literatura (VENKATESH et al.,

2003), porém aplicado em outro contexto;

 Nas análises da seção 5.3.4.3, que refletem uma simplificação do modelo adotado (ou

seja, manutenção dos construtos com alteração das relações entre eles), observou-se a

validade da escala.

108

Dados os resultados apresentados, o capítulo a seguir destaca as conclusões do estudo.

109

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Nestas considerações finais, são apresentadas as conclusões do estudo com foco nos objetivos

propostos (seção 6.1) e no modelo testado (seção 6.2). Em seguida, discutem-se aplicações

práticas deste estudo (seção 6.3), suas limitações (seção 6.4) e, por fim, são dadas

recomendações para pesquisas posteriores (seção 6.5).

6.1 Conclusões sobre os objetivos propostos

Nesta seção são apresentadas as conclusões geradas pelos resultados apresentados, buscando

responder aos pontos definidos como objetivos específicos do estudo. Primeiramente, serão

avaliadas as possíveis barreiras por parte do fornecedor (seção 6.1.1) e, em seguida, por parte

do potencial cliente (seção 6.1.2).

6.1.1 Barreiras por parte dos fornecedores

Nesta seção, discutem-se cada um dos cinco objetivos específicos com relação às barreiras

geradas pelos fornecedores para adoção de internet banda larga em pequenas empresas.

Com relação ao “nível de conhecimento que os fornecedores têm das expectativas dos clientes

e potenciais clientes”, observa-se que este fator não é crítico (seção 5.1.1): os principais

atributos destacados pelos potenciais clientes foram também destacados pelo fornecedor.

Com relação ao “nível em que os fornecedores conseguem converter seu entendimento de

expectativa dos clientes em especificações adequadas do serviço”, observam-se as primeiras

barreiras relevantes: precificação e composição do preço

, sendo ambas de conhecimento do

fornecedor (seção 5.1.2), e ambas geradas conscientemente com o objetivo de manter a

rentabilidade do negócio. Ou seja, os preços são definidos buscando-se maximizar o resultado

do produto por meio de um equilíbrio entre margem e penetração (o que, conseqüentemente,

vai contra o objetivo de maximizar apenas a penetração). Da mesma forma, os planos de

banda larga com precificação variável (que poderiam atender bem a usuários de baixo

Composição do preço: opções de valor fixo, variável por tempo, variável por consumo (medido em

megabytes) ou uma composição destes critérios

110

consumo de internet) não são trabalhados comercialmente pelo risco de “canibalização de

receitas”. Nos demais atributos avaliados (velocidade nominal, garantia de banda,

disponibilidade e nível de serviço em processos operacionais de suporte), não há divergências

relevantes para a composição de uma barreira adicional.

Com relação ao “nível em que as áreas operacionais dos fornecedores conseguem cumprir

adequadamente as especificações definidas”, também se observa que este fator não é crítico

como barreira de adoção (seção 5.1.3). Verifica-se que os atributos mais relevantes no

momento da adoção (velocidade nominal, precificação e composição do preço) são claros e

plenamente cumpridos. Outros atributos de menor relevância, também são cumpridos

(garantia de banda) ou não têm especificação formal

. É importante ressaltar que esta

avaliação foi feita do ponto de vista de aquisição de novos clientes, podendo mudar se for

feita do ponto de vista de satisfação e retenção dos clientes (que não foi foco deste estudo),

devido à mudança de peso relativo entre os atributos.

Com relação ao “nível de coerência entre a comunicação feita aos clientes (na venda ou pós-

venda) com os serviços realmente entregues”, observa-se que há adequação neste critério

(seção 5.1.4). No entanto, em algumas situações há omissão de parte da comunicação que

pode gerar insatisfação posterior (ainda assim, esta omissão não faz deste fator uma barreira

relevante para a adoção de banda larga).

E, por fim, com relação ao “nível em que a comunicação do fornecedor responde às

expectativas dos potenciais clientes”, observa-se adequação parcial (seção 5.1.5): por um lado

o cliente espera um serviço de baixo custo; por outro lado, a mensagem do fornecedor

promete baixo custo apenas por um período promocional limitado

Em resumo, pode-se dizer que as únicas barreiras geradas do lado do fornecedor se referem à

precificação e à composição do preço. Ou seja, ambas se refletem no que o cliente considera

como custo. A seção 6.1.2 a seguir discute as barreiras por parte dos potenciais clientes.

Não há especificação formal para o cliente. Por outro lado, há gestão interna para melhoria destes atributos,

mas não há controles específicos sobre o que é realmente entregue ao cliente

Na prática, comunicação dá alta ênfase ao “baixo custo” (minimizando a barreira em questão), porém não

pode deixar de comunicar que se trata de tarifa promocional (voltando a gerar, parcialmente, a lacuna em

questão)

111

6.1.2 Barreiras por parte dos potenciais clientes

As barreiras por parte dos clientes foram concluídas com base nas pesquisas qualitativa (com

usuários de internet discada) e quantitativa (com usuários e não usuários de banda larga).

A pesquisa qualitativa identificou claramente uma barreira de valor percebido, que pode ser

visto como uma composição de resultado esperado e viabilidade. Esta lacuna de percepção de

valor foi observada ora em entrevistados que não percebem nenhum benefício, ora em

entrevistados que reconhecem a existência dos benefícios, porém não estão dispostos a

assumir um sacrifício adicional (no caso, o custo mensal do serviço). Na pesquisa qualitativa

também foram avaliadas a facilidade esperada e a influência social, sendo que nenhuma foi

considerada como uma barreira de adoção de banda larga. Por fim, observou-se também que a

experiência de uso de banda larga pode contribuir, positiva ou negativamente, na percepção

de valor.

Passando para as análises quantitativas, a comparação do perfil dos entrevistados – e

respectivas empresas que representam – entre os dois grupos (seção 5.3.2) em conjunto com o

mapa perceptual (seção 5.3.3) indicaram o “estereótipo” de empresas usuárias e não usuárias

de internet banda larga.

 Usuários de banda larga: empresas do setor de serviços, com cinco ou mais

funcionários, administrado por profissional com nível superior e com uso de internet

acima de 90 minutos/dia;

 Não usuários de banda larga: empresas de comércio, com até quatro funcionários,

administrados por profissional sem nível superior.

Sobre as variáveis da teoria estudada (UTAUT), a avaliação da dimensionalidade da escala

(por meio de análise fatorial, na seção 5.3.4.1) indicou total adequação entre as dezenove

variáveis do questionário e os cinco construtos teóricos. Esta adequação foi verificada

também na avaliação da fidedignidade da escala (por meio do coeficiente Alpha de Cronbach,

na seção 5.3.4.2).

Em seguida, foi avaliada a validade da escala por dois critérios: identificação de diferenças

nos construtos entre os dois grupos pesquisados (seção 5.3.4.3) e verificação das hipóteses da

pesquisa (seção 5.3.5).

112

No primeiro critério, identificou-se diferença significativa para os fatores intenção de

comportamento, influência social e viabilidade, nesta ordem de prioridade (pelos critérios da

análise stepdown, Teste-t e regressão logística). O construto de resultado esperado não foi

significativo por nenhum critério. A facilidade esperada apareceu em uma situação

“intermediária”, variando com o critério de análise. Estas diferenças encontradas (juntamente

com as variáveis de perfil) sinalizam os fatores que podem também representar barreiras de

adoção de internet banda larga por parte do potencial cliente.

O fato de o resultado esperado não ter sido identificado como fator de distinção entre as duas

amostras foi contra as expectativas baseadas na literatura consultada e, em particular, contra

Venkatesh et al. (2003, p. 447), que colocam “O construto expectativa de desempenho

100

dentro de cada modelo individual

101

é o preditor mais forte de intenção de comportamento e

se demonstra significante em todos os pontos de medida [...]”. Uma das possíveis explicações

para este fato (sugerido para pesquisas posteriores) pode ser pelo conceito de valor percebido.

Segundo Zeithaml (1988, p. 16): “valor percebido afeta o relacionamento entre qualidade e

compra”

102

. Ou seja, por mais que o resultado esperado seja “unanimemente” aceito como

positivo, isto não necessariamente gera percepção de valor o suficiente para garantir a

contratação do serviço, como pode ser novamente observado pela relevância do construto de

viabilidade (benefícios menores que o sacrifício associado).

Também chamou a atenção o fato de a influência social ter apresentado valores mais elevados

para os não usuários de banda larga (ao contrário de todos os outros fatores). Em princípio,

isto indicaria que a influência social é uma barreira para os já usuários de banda larga (o que

não faz muito sentido, dado que já são usuários de banda larga). No entanto, uma outra

interpretação mais coerente é que, entre os usuários de banda larga – justamente por já

possuírem banda larga – a influência social não se manifesta, ocorrendo o contrário entre os

não usuários.

As conclusões sobre o segundo critério de avaliação da validade (verificação de hipóteses)

estão apresentadas na seção 6.2 a seguir.

100

Nome original do construto que, neste estudo, foi adaptado para “resultado esperado”

101

Esta citação se refere à UTAUT (VENKATESH et al., 2003), teoria que foi composta a partir de oito modelos

e teorias anteriores

102

Vide Quadro 2

113

6.2 Conclusões sobre o modelo testado

Complementando as conclusões sobre os objetivos específicos, é relevante voltar-se às

conclusões sobre as hipóteses da pesquisa. A Figura 16 ilustra as relações que foram

estatisticamente confirmadas e não confirmadas (seção 5.3.5).

Sexo

Resultado

esperado

Facilidade

esperada

Influência

social

Viabilidade

Idade

Intenção de

comportamento

Comportamento

de uso

Quantidade de

pessoas que

usam internet

Ramo de

atividade

Tempo diário

de uso de

internet

Grau de

escolaridade

Influências confirmadas no modelo

Influências NÃO confirmadas no modelo

Construtos e variáveis que não influenciam as

relações estatisticamente significativas

Figura 16 – Influências validadas e não validadas do modelo testado

Em princípio, a Figura 16 parece indicar baixa aderência entre o modelo adotado e a situação

em que foi aplicado pelo número de relações significativas relativamente pequeno. No

entanto, é importante ressaltar as consistências encontradas, tanto nas variáveis de perfil como

nos construtos principais.

As variáveis de perfil foram pouco relevantes como mediadores dos construtos principais no

modelo testado. Porém, as análises realizadas nas seções 5.3.2 e 5.3.3 (retomadas na seção

6.1.2) possibilitaram o levantamento de estereótipos dos dois grupos com estas mesmas

variáveis.

Em complemento, quase todas as hipóteses (H

a H

) foram testadas apenas no grupo de não

usuários de banda larga (alinhado com o objetivo do estudo). As análises anteriores

(apresentadas na seção 5.3.4.3) – que comparam os dois grupos pesquisados – identificaram

clara diferença baseada em três construtos:

114

 Intenção de comportamento (refletido na confirmação de H

);

 Influência social (refletido na confirmação de H

e não confirmação de H

conforme esperado);

 Viabilidade (refletido na confirmação de H

e H

, apesar de não confirmação de H

e H

A não confirmação das hipóteses referentes aos construtos de resultado esperado e facilidade

esperada (H

a H

) coincidiu com os resultados das mesmas análises referidas

anteriormente.

6.3 Aplicações práticas deste estudo

Complementando as conclusões apresentadas, este estudo também pode contribuir

gerencialmente na administração de empresas que fornecem serviço de internet banda larga

(ou outros serviços correlatos) para pequenas empresas. Neste sentido, destacam-se três

contribuições:

O preço do serviço é a barreira mais relevante para sua adoção: uma redução de preços

tem alto potencial para aumentar a penetração do serviço (como é bastante intuitivo

imaginar). Porém, como normalmente não se pode abrir mão da rentabilidade

(considerando uma empresa com fins lucrativos), uma pesquisa de elasticidade passa a

ser altamente recomendável;

Existe demanda por serviço de precificação variável: um serviço de baixo custo fixo

pode ter alto valor percebido por clientes que desejem a comodidade da alta

velocidade, porém não estão dispostos a pagar um valor fixo elevado devido ao baixo

consumo que têm. Para estes casos (identificados na pesquisa qualitativa com usuários

de internet discada), uma solução de precificação variável deve ter boa aceitação;

Identificação de perfis mais propensos à adoção de banda larga: a associação de

variáveis do perfil da empresa (ex.: setor e número de funcionários) e perfil pessoal do

administrador (ex.: grau de escolaridade) com algumas percepções do administrador

(facilidade esperada, viabilidade e influência social) auxiliam na identificação de

pequenas empresas mais propensas ao uso de internet banda larga (e, talvez, também

de serviços on-line associados à internet);

115

6.4 Limitações do estudo

Na seção 4.4 foram definidas algumas limitações do estudo que já podiam ser previstas a

priori:

 Restrição da coleta de dados (qualitativos e quantitativos) a funcionários e clientes de

uma única empresa fornecedora de serviço de internet banda larga, além da restrição

geográfica ao estado de São Paulo;

 Realização de levantamento quantitativo ocasional, sendo que a proposta original da

UTAUT propõe que seja realizado um painel. Conseqüentemente, a verificação das

hipóteses H

e H

foi feita por meio de comparação entre os grupos de usuários e não

usuários de banda larga, ao invés de comparação entre fatores (intenção de

comportamento e viabilidade) medidos em um tempo t

com o comportamento de uso

em um tempo t

posterior;

 Revisão da literatura restrita à resolução do problema proposto, sem intenção de

esgotar toda a teoria que possa ter alguma relação com o tema.

Passada a coleta e análise de dados, mais duas limitações devem ser acrescentadas ao estudo:

 Não normalidade de algumas das variáveis analisadas, o que pode fragilizar algumas

análises. Porém, isto não deve alterar as conclusões do estudo, dado que as conclusões

geradas por análises que têm a normalidade como pré-requisito foram confirmadas

também por meio de outros métodos;

 O fato de os não usuários de banda larga estarem mais suscetíveis à influência social

(constatado estatisticamente) pode ter gerado viés nas respostas de intenção de

comportamento deste público (suposição do autor). Ou seja, por sofrer “pressão da

influência social”, os entrevistados podem ter superestimado sua intenção de adoção

de banda larga. Neste caso, as hipóteses H

e H

(que relacionam influência social e

intenção de comportamento) podem ter sido confirmadas artificialmente.

Por fim, vale ressaltar uma limitação comum a qualquer estudo quantitativo: a simples

identificação de correlações ou relações estatisticamente significativas não necessariamente

indica uma relação de causa e efeito.

116

6.5 Recomendação para pesquisas posteriores

Concluindo este estudo, são levantadas quatro recomendações de pesquisas que podem

aprofundar o conhecimento sobre o tema em questão.

A primeira recomendação consiste na avaliação de como (e quanto) a intenção de

comportamento efetivamente influencia o comportamento de uso. Conforme comentado nas

limitações deste estudo, a proposta original da teoria adotada (UTAUT) demanda a aplicação

de uma pesquisa painel

103

, possibilitando que se compare a intenção de comportamento em

um período t

com o comportamento de uso em um período posterior t

. No caso deste estudo,

como isto não foi possível, uma amostra de controle (usuários de banda larga) foi usada para

viabilizar contrastes com a amostra de interesse (não usuários de banda larga).

A segunda recomendação busca entender por que o construto de “resultado esperado”

demonstrou-se tão inexpressivo na determinação da intenção de comportamento. Neste ponto,

é importante lembrar que os construtos dos modelos que compõem a UTAUT (seção 2.3.2) e

deram origem ao “resultado esperado” invariavelmente são bastante relevantes neste aspecto.

A terceira recomendação seria a avaliação da elasticidade de demanda por banda larga em

função do preço. Dado que a principal barreira identificada foi o custo, resta a pergunta: o que

acontece se o custo baixar (ou aumentar)? Complementando, deve-se também identificar os

efeitos de variações na composição do preço entre valores fixos e variáveis.

A quarta e última recomendação seria a identificação de formas de agregar mais benefícios à

banda larga e, conseqüentemente, mais valor ao serviço

104

. Este estudo deveria responder a

perguntas como: que serviço ou aplicação on-line aumentaria a percepção de benefício da

banda larga (ex.: programação de TV via internet)? É relevante oferecer maior velocidade ou

já se atingiu um “ponto de saturação”? Que outros produtos (bens ou serviços) podem ser

combinados com banda larga (“pacotes”)?

103

Pesquisa painel: pesquisa evolutiva (“coleta e análise periódica das mesmas variáveis”), baseada sempre na

mesma amostra (MATTAR, 1999, p. 91)

104

Considera-se que haverá aumento de valor percebido se forem mantidos constantes os sacrifícios (financeiros

e não financeiros) associados ao serviço

117

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ZEITHAML, V.; BERRY, L.; PARASURAMAN, A.

The Behavioral Consequences of

Service Quality. Journal of Marketing, vol. 60, nº 4, pg 31-46, 1996

127

APÊNDICES

Apêndice 1: Roteiro de entrevista qualitativa com fornecedores

Apêndice 2: Roteiro de entrevista qualitativa com clientes de internet discada

Apêndice 3: Questionário quantitativo (usuários de internet banda larga)

Apêndice 4: Questionário quantitativo (usuários de internet discada)

Apêndice 5: Questionário quantitativo (não usuários de internet)

Apêndice 6: Análises para identificação das variáveis de perfil que se diferenciam entre as duas amostras

(tabelas de contingência)

Apêndice 7: MANOVA (5 fatores versus comportamento de uso)

Apêndice 8: MANOVA (viabilidade e intenção de comportamento versus comportamento de uso)

Apêndice 9: Análises de correlação para validação das hipóteses H

a H

Apêndice 10: Análises de correlação para validação das hipóteses H

a H

Apêndice 11: Análises de correlação para validação das hipóteses H

a H

Apêndice 12: Análise de correlação para validação da hipótese H

ção de adoção de internet banda larga

128

Apêndice 1: Roteiro de entrevista qualitativa com fornecedores

Pergunta Pontos específicos a explorar

1) O que você entende que seja a

expectativa do cliente de banda

larga?

(resposta espontânea)

2) Quando um cliente

proativamente busca um serviço

de internet banda larga, que

benefício ele espera? Ou seja, o

que gera valor para o cliente?

• Maior velocidade de navegação (e por que a velocidade é

importante: produtividade e/ou comodidade?)

• Praticidade do acesso permanente

• Redução de custos

• Mais tecnologia no escritório

• Influência social

3) Quando um fornecedor procura

um cliente para oferecer-lhe um

serviço de internet banda larga,

o que faz o cliente se convencer

do valor deste serviço?

• Maior velocidade de navegação (e por que a velocidade é

importante: produtividade e/ou comodidade?)

• Praticidade do acesso permanente

• Redução de custos

• Mais tecnologia no escritório

• Influência social

4) Quais são os pontos chaves que

um fornecedor de internet

banda larga precisa ter para que

os potenciais clientes tenham

percepção de que o serviço

agrega valor?

• Acesso estável com alta velocidade

• Preço baixo

• Qualidade nos processos de suporte (atendimento, cobrança,

suporte técnico etc.)

• Orientação ao cliente de serviços e aplicações via internet

que demandam banda larga

PARTE I

Percepção de expectativa do cliente pela administração

5) Qual é a mensagem que um

fornecedor de banda larga deve

passar a um potencial cliente

em suas comunicações para

convencê-lo a adotar o serviço?

• Benefícios técnicos

• Benefícios financeiros

• Imagem de “empresa tecnológica”

• Aplicações da solução (serviços disponíveis via internet que

demandam banda larga)

Lacuna 1

6) Você acha que a Telefônica

investe o suficiente e de

maneira adequada para

conhecer o cliente e entender

suas expectativas?

• Pesquisas de mercado: quantidade, foco e aplicação

• Proximidade entre executivos e linha de frente (canais de

venda e atendimento)

• Tempo investido por executivos em alinhar-se com linha de

frente (canais de venda e atendimento)

• Contato direto de executivos com clientes

• Registro e aplicação de dados cadastrais do cliente

Lacuna 2

7) Você acha que as

especificações de qualidade do

serviço estão alinhadas com as

necessidades do cliente? Como

este foco em qualidade se

reflete em “evidências

concretas”?

• Metas individuais

• Incentivos para linha de frente (ex.: bônus por nota de

monitoria de qualidade)

• Padronização de tarefas

• Investimento em ferramentas de controle

Lacuna 3

8) Quanto o serviço efetivamente

entregue ao cliente está

alinhado com suas

especificações?

• Capacitação e perfil necessários da linha de frente para as

tarefas que executam

• Tecnologia e ferramentas disponíveis

• Nível de autonomia dado à linha de frente para atendimento

das demandas do cliente

PARTE II

Auto-crítica com variáveis que potencializam as lacunas de qualidade

Lacuna 4

9) Você acha que as comunicações

feitas pela Telefônica podem

levar a alguma frustração do

cliente?

• Tipos de comunicação:

- Escrita

- Site internet

- Verbal (força de vendas e atendimento)

• Motivos de frustrações:

- Falsa promessa

- Comunicação ambígua

129

Pergunta Pontos específicos a explorar

Expectativa de esforço

10) A adoção de internet banda

larga pode implicar algum

esforço adicional de

aprendizado ou conhecimento?

• Situações a avaliar:

- Instalação

- Uso “normal”

- Resolução de problemas

Influência social

11) A influência social (opinião de

outras pessoas) é relevante na

formação de opinião de um

potencial cliente pequena

empresa?

• Influência positiva ou negativa

• Quem são as pessoas que influenciam a decisão de adoção

• Quanto essa influência pesa na decisão de adoção

Condições facilitadoras

12) Existem condições que podem

restringir a decisão de compra

em um potencial cliente que

tenha interesse no serviço?

Quais são estas condições?

• Custo

- Investimento inicial e gasto recorrente

- Referências para avaliar custo (outras opções de acesso à

internet, outros serviços de telecom, outras despesas da

empresa, ...)

• “Medo” de tecnologia

• Atitude negativa (ex.: perda de foco dos funcionários)

Moderadores (experiência)

13) Como a experiência em banda

larga (em outras empresas ou

em casa) influencia a decisão de

adoção na empresa?

• Sentido da influência: positiva ou negativa

• Grau de influência

• “Dependência” provocada pelo costume a um serviço de

qualidade superior

PARTE III

Percepção do fornecedor com relação às variáveis que compõem a UTAUT

Moderadores (fatores pessoais)

14) A decisão do pequeno

empresário é isenta de

características de seu perfil

pessoal?

• Sexo

• Idade

• Formação (educação formal)

• Capital / interior

130

Apêndice 2: Roteiro de entrevista qualitativa com clientes de internet discada

Pergunta Pontos específicos a explorar

1. O que você espera de um

serviço de internet banda larga?

(resposta espontânea)

2. Que vantagem relativa você

esperaria de um serviço de

internet banda larga? Ou seja, o

que gera valor para você?

• Maior velocidade de navegação (e por que a velocidade é

importante: produtividade e/ou comodidade?)

• Praticidade do acesso permanente

• Redução de custos

• Mais tecnologia no escritório

• Influência social

3. Se um fornecedor lhe procurar

para oferecer-lhe um serviço de

internet banda larga, o que o

faria se convencer do valor

agregado por este serviço?

• Maior velocidade de navegação (e por que a velocidade é

importante: produtividade e/ou comodidade?)

• Praticidade do acesso permanente

• Redução de custos

• Mais tecnologia no escritório

• Influência social

4. Quais são os pontos chaves que

um fornecedor de internet

banda larga precisa ter para lhe

gerar uma boa percepção de

valor do serviço?

• Acesso estável com alta velocidade

• Preço baixo

• Qualidade nos processos de suporte (atendimento, cobrança,

suporte técnico etc.)

• Orientação ao cliente de serviços e aplicações via internet

que demandam banda larga

PARTE I

Expectativa do cliente e desempenho esperado

5. Qual é a mensagem que um

fornecedor de banda larga

deveria lhe passar em suas

comunicações para convencê-lo

a adotar o serviço?

• Benefícios técnicos

• Benefícios financeiros

• Imagem de “empresa tecnológica”

• Aplicações da solução (serviços disponíveis via internet que

demandam banda larga)

Expectativa de esforço

6. Você imagina que a adoção de

internet banda larga pode

implicar algum esforço

adicional de aprendizado ou

conhecimento?

• Situações a avaliar:

- Instalação

- Uso “normal”

- Resolução de problemas

Influência social

7. A opinião de outras pessoas é

relevante na formação de sua

opinião sobre a adoção de

banda larga?

• Influência positiva ou negativa

• Quem são as pessoas que influenciam a decisão de adoção

• Quanto essa influência pesa na decisão de adoção

Condições facilitadoras

8. Existem condições que podem

restringir sua decisão de

compra, mesmo que tenha

interesse no serviço? Quais são

estas condições?

• Custo

- Investimento inicial e gasto recorrente

- Referências para avaliar custo (outras opções de acesso à

internet, outros serviços de telecom, outras despesas da

empresa, ...)

• “Medo” de tecnologia

• Atitude negativa (ex.: perda de foco dos funcionários)

Moderadores (experiência)

9. Como a experiência em banda

larga (em outras empresas ou

em casa) influencia a decisão de

adoção na empresa?

• Sentido da influência: positiva ou negativa

• Grau de influência

• “Dependência” provocada pelo costume a um serviço de

qualidade superior

PARTE II

Prévia da UTAUT UTAUT

Moderadores (fatores pessoais)

10. A decisão do pequeno

empresário é isenta de

características de seu perfil

pessoal?

• Sexo

• Idade

• Formação (educação formal)

• Capital / interior

131

Apêndice 3: Questionário quantitativo (usuários de internet banda larga)

BARREIRAS DE ADOÇÃO DE INTERNET BANDA LARGA EM PEQUENAS EMPRESAS

Roteiro de entrevista (usuários de internet banda larga)

Nome:

Telefone:

(resposta induzida)

1. ( ) Tem poder de decisão

2. ( ) Tem influência na decisão (compartilhada com outra pessoa)

3. ( ) Exerce pouca influência na decisão

FINALIZAR (procurar re-agendar)

(resposta espontânea)

1. ( ) Serviço

2. ( ) Comércio

3. ( ) Indústria

4. ( ) Agrícola ou extrativista

5. ( ) Construção

6. ( ) Outros (por favor especifique)

Considerar os funcionários que executam majoritariamente atividades internas, incluindo terceiros

Se a empresa tiver filiais, avalie apenas a unidade onde você se localiza

(resposta induzida: discado ou banda larga)

1. ( ) Não utilizo internet

2. ( ) Discado

3. ( ) Banda larga (Speedy)

4. ( ) Banda larga (Vírtua)

5. ( ) Banda larga (outros)

(resposta espontânea)

0. ( ) Não utiliza

1. ( ) Até 15 min

2. ( ) De 16 a 30 min

3. ( ) De 31 a 60 min

4. ( ) De 61 a 90 min (1h01min a 1h30min)

5. ( ) De 91 a 120 min (1h31min a 2h)

6. ( ) Mais que 120 min (2h)

Bom dia/boa tarde,

Eu sou ________________, auxiliar de pesquisa para uma tese acadêmica da FEA/USP. Nós estamos

realizando um breve estudo sobre uso de internet. Eu poderia falar com o responsável pelas decisões

referentes à compra de produtos de informática ou telecomunicações?

Bom dia/boa tarde,

Eu sou ________________, auxiliar de pesquisa para uma tese acadêmica da FEA/USP. Nós estamos

realizando um breve PESQUISA de opinião sobre uso de internet. Eu posso contar com sua colaboração?

Com relação à sua participação na decisão sobre contratação de um serviço de internet banda larga,

você diria que:

O ramo de atividade da empresa/escritório é:

Quantos funcionários internos trabalham na empresa / escritório?

O seu acesso atual à internet é:

Quantas pessoas acessam internet na empresa / escritório?

Quantos computadores são utilizados para acesso à internet?

Qual é o tempo aproximado de uso de internet na empresa / escritório (tempo diário, considerando

todos os usuários somados)?

132

(resposta múltipla e espontânea)

1. ( ) E-mails

2. ( ) Comunicação por mensagem instantânea ou voz (ex.: MSN Messenger e Skype)

3. ( ) Navegação para pesquisa de oportunidade de negócios (clientes, fornecedores, concorrentes, etc.)

4. ( ) Navegação em busca de serviços on-line (ex.: bancos, sites de governo, etc.)

5. ( ) Navegação em busca de outros sites para uso profissional

6. ( ) Rede para troca de arquivos entre localidades diferentes

7. ( ) Uso pessoal

8. ( ) Outros, por favor especifique

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

9.1. ( ) Utilidade no trabalho

9.2. ( ) Agilidade no cumprimento de tarefas

9.3. ( ) Aumento de produtividade

9.4. ( ) Aumento das chances de sucesso da empresa/escritório

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

10.1. ( ) Clareza e compreensão no uso

10.2. ( ) Facilidade em tornar-se um usuário habilidoso

10.3. ( ) Facilidade de uso

10.4. ( ) Facilidade no aprendizado

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

11.1. ( ) Posse de recursos necessários (verba, equipamentos, etc.)

11.2. ( ) Posse de conhecimento específico para operar com internet banda larga

11.3. ( ) Compatibilidade com outros sistemas da empresa/escritório

11.4. ( ) Disponibilidade de suporte técnico interno para caso de dificuldades

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

12.1. ( ) Opinião de pessoas que influenciam minhas decisões

12.2. ( ) Opinião de pessoas importantes para mim

12.3. ( ) Apoio do(s) principal(is) responsável(is) pela administração da empresa/escritório

12.4. ( ) Apoio das pessoas que trabalham na empresa/escritório

Agora vou pedir que você avalie alguns aspectos do uso de internet banda larga no trabalho, tudo bem!?

Eu vou ler alguns aspectos relacionados à sua AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO da internet banda larga

no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

Por fim, vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10 com relaçâo às INFLUÊNCIAS DE OUTRAS PESSOAS

sobre a adoção de banda larga no trabalho:

Quais são os principais usos da internet na empresa / escritório?

Agora eu vou ler alguns aspectos relacionados às CONDIÇÕES QUE VIABILIZAM a adoção de internet

banda larga no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

Agora eu vou ler alguns aspectos relacionados ao GRAU DE FACILIDADE sobre internet banda larga no

trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

133

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

Se for usuário de internet discada (questão 4)

13.1. ( ) Sua pretensão de adotar internet banda larga

13.2. ( ) Sua expectativa de efetivamente adotar internet banda larga

13.3. ( ) Seus planos para contratar um serviço de internet banda larga

Se for usuário de internet banda larga (questão 4)

13.1. ( ) Sua pretensão de manter internet banda larga

13.2. ( ) Sua expectativa de efetivamente manter internet banda larga

13.3. ( ) Seus planos para manter o fornecedor atual de internet banda larga

(resposta induzida)

1. ( ) Nunca utilizou (não ler esta opção se respondeu banda larga na questão 4)

2. ( ) Utiliza apenas no trabalho

3. ( ) Utiliza apenas em casa

4. ( ) Utiliza no trabalho e em casa

(resposta induzida)

1. ( ) Sócio, proprietário ou diretor

2. ( ) Gerente

3. ( ) Analista ou técnico em informática

4. ( ) Secretário(a) ou assistente administrativo

5. ( ) Outros (por favor, especifique)

(resposta induzida)

1. ( ) 1º grau incompleto

2. ( ) 1º grau completo ou 2º grau incompleto

3. ( ) 2º grau completo ou Superior incompleto

4. ( ) Superior completo

5. ( ) Pós-graduação (completa ou em andamento)

(não perguntar: marcar pela voz)

1. ( ) Masculino

2. ( ) Feminino

A decisão de manutenção ou não de um serviço de internet banda larga na empresa / escritório

ende de

uantos decisores?

Grau de formação:

Sexo

Qual é o seu ano de nascimento?

Já concluímos o questionário.

Com isso, você acabou de contribuir para o desenvolvimento da pesquisa acadêmica no Brasil.

Muito obrigado e tenha um bom dia/boa tarde!

Com relação à sua experiência com internet banda larga, você diria que:

Qual é o seu cargo na empresa / escritório?

E pensando nos próximos 6 meses, que nota você daria para:

Apenas para finalizar, tenho mais 3 perguntas do seu perfil:

134

Apêndice 4: Questionário quantitativo (usuários de internet discada)

BARREIRAS DE ADOÇÃO DE INTERNET BANDA LARGA EM PEQUENAS EMPRESAS

Roteiro de entrevista (usuários de internet discada)

Nome:

Telefone:

(resposta induzida)

1. ( ) Tem poder de decisão

2. ( ) Tem influência na decisão (compartilhada com outra pessoa)

3. ( ) Exerce pouca influência na decisão

FINALIZAR (procurar re-agendar)

(resposta espontânea)

1. ( ) Serviço

2. ( ) Comércio

3. ( ) Indústria

4. ( ) Agrícola ou extrativista

5. ( ) Construção

6. ( ) Outros (por favor especifique)

Considerar os funcionários que executam majoritariamente atividades internas, incluindo terceiros

Se a empresa tiver filiais, avalie apenas a unidade onde você se localiza

(resposta induzida: discado ou banda larga)

1. ( ) Não utilizo internet

2. ( ) Discado

3. ( ) Banda larga (Speedy)

4. ( ) Banda larga (Vírtua)

5. ( ) Banda larga (outros)

(resposta espontânea)

0. ( ) Não utiliza

1. ( ) Até 15 min

2. ( ) De 16 a 30 min

3. ( ) De 31 a 60 min

4. ( ) De 61 a 90 min (1h01min a 1h30min)

5. ( ) De 91 a 120 min (1h31min a 2h)

6. ( ) Mais que 120 min (2h)

Qual é o tempo aproximado de uso de internet na empresa

escritório (tempo diário, considerando

todos os usuários somados)?

Quantos funcionários internos trabalham na empresa / escritório?

O seu acesso atual à internet é:

Quantas pessoas acessam internet na empresa / escritório?

Quantos computadores são utilizados para acesso à internet?

Bom dia/boa tarde,

Eu sou ________________, auxiliar de pesquisa para uma tese acadêmica da FEA/USP. Nós estamos

realizando um breve estudo sobre uso de internet. Eu poderia falar com o responsável pelas decisões

referentes à compra de produtos de informática ou telecomunicações?

Bom dia/boa tarde,

Eu sou ________________, auxiliar de pesquisa para uma tese acadêmica da FEA/USP. Nós estamos

realizando um breve PESQUISA de opinião sobre uso de internet. Eu posso contar com sua colaboração?

Com relação à sua participação na decisão sobre contratação de um serviço de internet banda larga,

você diria que:

O ramo de atividade da empresa/escritório é:

135

(resposta múltipla e espontânea)

1. ( ) E-mails

2. ( ) Comunicação por mensagem instantânea ou voz (ex.: MSN Messenger e Skype)

3. ( ) Navegação para pesquisa de oportunidade de negócios (clientes, fornecedores, concorrentes, etc.)

4. ( ) Navegação em busca de serviços on-line (ex.: bancos, sites de governo, etc.)

5. ( ) Navegação em busca de outros sites para uso profissional

6. ( ) Rede para troca de arquivos entre localidades diferentes

7. ( ) Uso pessoal

8. ( ) Outros, por favor especifique

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

9.1. ( ) Utilidade no trabalho

9.2. ( ) Agilidade no cumprimento de tarefas

9.3. ( ) Aumento de produtividade

9.4. ( ) Aumento das chances de sucesso da empresa/escritório

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

10.1. ( ) Clareza e compreensão no uso

10.2. ( ) Facilidade em tornar-se um usuário habilidoso

10.3. ( ) Facilidade de uso

10.4. ( ) Facilidade no aprendizado

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

11.1. ( ) Posse de recursos necessários (verba, equipamentos, etc.)

11.2. ( ) Posse de conhecimento específico para operar com internet banda larga

11.3. ( ) Compatibilidade com outros sistemas da empresa/escritório

11.4. ( ) Disponibilidade de suporte técnico interno para caso de dificuldades

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

12.1. ( ) Opinião de pessoas que influenciam minhas decisões

12.2. ( ) Opinião de pessoas importantes para mim

12.3. ( ) Apoio do(s) principal(is) responsável(is) pela administração da empresa/escritório

12.4. ( ) Apoio das pessoas que trabalham na empresa/escritório

Por fim, vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10 com relaçâo às INFLUÊNCIAS DE OUTRAS PESSOAS

sobre a adoção de banda larga no trabalho:

Agora eu vou ler alguns aspectos relacionados à sua EXPECTATIVA DE FACILIDADE sobre internet

banda larga no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

Agora eu vou ler alguns aspectos relacionados às CONDIÇÕES QUE VIABILIZAM a adoção de internet

banda larga no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

Quais são os principais usos da internet na empresa / escritório?

Agora vou pedir que você avalie alguns aspectos do uso de internet banda larga no trabalho, tudo bem!?

Eu vou ler alguns aspectos relacionados à sua EXPECTATIVA DE DESEMPENHO sobre internet banda

larga no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

136

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

Se for usuário de internet discada (questão 4)

13.1. ( ) Sua pretensão de adotar internet banda larga

13.2. ( ) Sua expectativa de efetivamente adotar internet banda larga

13.3. ( ) Seus planos para contratar um serviço de internet banda larga

Se for usuário de internet banda larga (questão 4)

13.1. ( ) Sua pretensão de manter internet banda larga

13.2. ( ) Sua expectativa de efetivamente manter internet banda larga

13.3. ( ) Seus planos para manter o fornecedor atual de internet banda larga

(resposta induzida)

1. ( ) Nunca utilizou (não ler esta opção se respondeu banda larga na questão 4)

2. ( ) Utiliza apenas no trabalho

3. ( ) Utiliza apenas em casa

4. ( ) Utiliza no trabalho e em casa

(resposta induzida)

1. ( ) Sócio, proprietário ou diretor

2. ( ) Gerente

3. ( ) Analista ou técnico em informática

4. ( ) Secretário(a) ou assistente administrativo

5. ( ) Outros (por favor, especifique)

(resposta induzida)

1. ( ) 1º grau incompleto

2. ( ) 1º grau completo ou 2º grau incompleto

3. ( ) 2º grau completo ou Superior incompleto

4. ( ) Superior completo

5. ( ) Pós-graduação (completa ou em andamento)

(não perguntar: marcar pela voz)

1. ( ) Masculino

2. ( ) Feminino

Qual é o seu ano de nascimento?

Sexo

Já concluímos o questionário.

Com isso, você acabou de contribuir para o desenvolvimento da pesquisa acadêmica no Brasil.

Muito obrigado e tenha um bom dia/boa tarde!

Apenas para finalizar, tenho mais 3 perguntas do seu perfil:

Qual é o seu cargo na empresa / escritório?

Grau de formação:

E pensando nos próximos 6 meses, que nota você daria para:

Com relação à sua experiência com internet banda larga, você diria que:

A decisão de contratação ou não de um serviço de internet banda larga na empresa / escritório depende

uantos decisores?

137

Apêndice 5: Questionário quantitativo (não usuários de internet)

BARREIRAS DE ADOÇÃO DE INTERNET BANDA LARGA EM PEQUENAS EMPRESAS

Roteiro de entrevista (não usuários de internet)

Nome:

Telefone:

(resposta induzida)

1. ( ) Tem poder de decisão

2. ( ) Tem influência na decisão (compartilhada com outra pessoa)

3. ( ) Exerce pouca influência na decisão

FINALIZAR (procurar re-agendar)

(resposta espontânea)

1. ( ) Serviço

2. ( ) Comércio

3. ( ) Indústria

4. ( ) Agrícola ou extrativista

5. ( ) Construção

6. ( ) Outros (por favor especifique)

Considerar os funcionários que executam majoritariamente atividades internas, incluindo terceiros

Se a empresa tiver filiais, avalie apenas a unidade onde você se localiza

(resposta induzida: discado ou banda larga)

1. ( ) Não utilizo internet

2. ( ) Discado

3. ( ) Banda larga (Speedy)

4. ( ) Banda larga (Vírtua)

5. ( ) Banda larga (outros)

1. ( ) Não

2. ( ) Sim. Quantos?

(resposta espontânea)

Bom dia/boa tarde,

Eu sou ________________, auxiliar de pesquisa para uma tese acadêmica da FEA/USP. Nós estamos

realizando um breve estudo sobre uso de internet. Eu poderia falar com o responsável pelas decisões

referentes à compra de produtos de informática ou telecomunicações?

Bom dia/boa tarde,

Eu sou ________________, auxiliar de pesquisa para uma tese acadêmica da FEA/USP. Nós estamos

realizando um breve PESQUISA de opinião sobre uso de internet. Eu posso contar com sua colaboração?

Com relação à sua participação na decisão sobre contratação de um serviço de internet banda larga,

você diria que:

O ramo de atividade da empresa/escritório é:

Quantos funcionários internos trabalham na empresa / escritório?

O seu acesso atual à internet é:

Quantas pessoas acessam internet na empresa / escritório?

A empresa / escritório tem computadores? Quantos?

ocê tem costume de utilizar internet?

Qual é o tempo aproximado de uso de internet na empresa / escritório (tempo diário, considerando

138

(resposta múltipla e espontânea)

1. ( ) E-mails

2. ( ) Comunicação por mensagem instantânea ou voz (ex.: MSN Messenger e Skype)

3. ( ) Navegação para pesquisa de oportunidade de negócios (clientes, fornecedores, concorrentes, etc.)

4. ( ) Navegação em busca de serviços on-line (ex.: bancos, sites de governo, etc.)

5. ( ) Navegação em busca de outros sites para uso profissional

6. ( ) Rede para troca de arquivos entre localidades diferentes

7. ( ) Uso pessoal

8. ( ) Outros, por favor especifique

Não usuário de internet (questão 4)

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

9.1. ( ) Utilidade no trabalho

9.2. ( ) Agilidade no cumprimento de tarefas

9.3. ( ) Aumento de produtividade

9.4. ( ) Aumento das chances de sucesso da empresa/escritório

Não usuário de internet (questão 4)

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

10.1. ( ) Clareza e compreensão no uso

10.2. ( ) Facilidade em tornar-se um usuário habilidoso

10.3. ( ) Facilidade de uso

10.4. ( ) Facilidade no aprendizado

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

11.1. ( ) A empresa tem os recursos necessários (verba, equipamentos, etc.)

11.2. ( ) A empresa tem o conhecimento para utilizar internet

11.3. ( ) Compatibilidade com outros sistemas da empresa/escritório

11.4. ( ) Disponibilidade de suporte técnico interno para caso de dificuldades

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

12.1. ( ) Opinião de pessoas que influenciam minhas decisões

12.2. ( ) Opinião de pessoas importantes para mim

12.3. ( ) Apoio do(s) principal(is) responsável(is) pela administração da empresa/escritório

12.4. ( ) Apoio das pessoas que trabalham na empresa/escritório

Agora vou pedir que você avalie alguns aspectos com relação à expectativa de uso de internet no trabalho,

tudo bem!?

Por fim, vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10 com relaçâo às INFLU

NCIAS DE OUTRAS PESSOAS

sobre a adoção de internet no trabalho:

Você veria alguma utilidade em utilizar internet na empresa / escritório? Qual?

Eu vou ler alguns aspectos relacionados à sua EXPECTATIVA DE RESULTADO sobre internet no

trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

Agora eu vou ler alguns aspectos relacionados às CONDIÇÕES QUE VIABILIZAM a adoção de internet

no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

Agora eu vou ler alguns aspectos relacionados à sua EXPECTATIVA DE FACILIDADE sobre o uso de

internet no trabalho e vou pedir que você dê uma nota de 0 a 10:

139

(resposta múltipla; ler cada uma das opções abaixo)

Se for usuário de internet discada (questão 4)

13.1. ( ) Sua pretensão de adotar internet no trabalho

13.2. ( ) Sua expectativa de efetivamente adotar internet no trabalho

13.3. ( ) Seus planos para contratar um serviço de internet (pago ou gratuito)

(resposta induzida)

1. ( ) Nunca utilizou

2. ( ) Utiliza de vez em quando

3. ( ) Utiliza com freqüência

(resposta induzida)

1. ( ) Sócio, proprietário ou diretor

2. ( ) Gerente

3. ( ) Analista ou técnico em informática

4. ( ) Secretário(a) ou assistente administrativo

5. ( ) Outros (por favor, especifique)

(resposta induzida)

1. ( ) 1º grau incompleto

2. ( ) 1º grau completo ou 2º grau incompleto

3. ( ) 2º grau completo ou Superior incompleto

4. ( ) Superior completo

5. ( ) Pós-graduação (completa ou em andamento)

(não perguntar: marcar pela voz)

1. ( ) Masculino

2. ( ) Feminino

Grau de formação:

Sexo

Qual é o seu ano de nascimento?

Já concluímos o questionário.

Com isso, você acabou de contribuir para o desenvolvimento da pesquisa acadêmica no Brasil.

Muito obrigado e tenha um bom dia/boa tarde!

Apenas para finalizar, tenho mais 3 perguntas do seu perfil:

Com relação à sua experiência com internet, você diria que:

Qual é o seu cargo na empresa / escritório?

E pensando nos próximos 6 meses, que nota você daria para:

A decisão de contratação ou não de um serviço de internet para a empresa / escritório depende de

uantos decisores?

140

Apêndice 6: Análises para identificação das variáveis de perfil que se diferenciam entre

as duas amostras (tabelas de contingência)

GEOGRAFIA

Capital Interior Total

Linhas 2

Esperado

75 32 107

Colunas 2 Usuário Real 72 35 107

GL 1 Qui-quadrado 0,1 0,3 0,5

Esperado 79 33 112

Q-quad 0,9

Não usuário Real

82 30 112

Q-quad crit 3,8

Qui-quadrado

0,1 0,3 0,4

Esperado 154 65 219

Confiab 95% Total Real 154 65 219

P-value 33,74% Qui-quadrado 0,3 0,6 0,9

ESCOLARIDADE

Superior Não superior Total

Linhas 2

Esperado

43 64 107

Colunas 2 Usuário Real 59 48 107

GL 1 Qui-quadrado 5,5 3,8 9,3

Esperado 46 66 112

Q-quad 18,2

Não usuário Real

30 82 112

Q-quad crit 3,8

Qui-quadrado

5,3 3,6 8,9

Esperado 89 130 219

Confiab 95% Total Real 89 130 219

P-value 0,00% Qui-quadrado 10,8 7,4 18,2

FAIXA IDADE

Faixa 1 Faixa 2 Faixa 3 Total

Linhas 2 Esperado 31,1 35,4 31,6 98,0

Colunas 3

Usuário Real

33,0 33,0 32,0 98,0

GL 2 Qui-quadrado 0,1 0,2 0,0 0,3

Esperado 33,9 38,6 34,4 107,0

Q-quad 0,5

Não usuário Real

32,0 41,0 34,0 107,0

Q-quad crit 6,0 Qui-quadrado 0,1 0,1 0,0 0,3

Esperado 65,0 74,0 66,0 205,0

Confiab 95%

Total Real

65,0 74,0 66,0 205,0

P-value 76,08

Qui-quadrado 0,2 0,3 0,0 0,5

SEXO

Masculino Feminino Total

Linhas 2

Esperado

56 51 107

Colunas 2 Usuário Real 53 54 107

GL 1 Qui-quadrado 0,1 0,1 0,3

Esperado 58 54 112

Q-quad 0,5

Não usuário Real

61 51 112

Q-quad crit 3,8

Qui-quadrado

0,1 0,1 0,3

Esperado 114 105 219

Confiab 95% Total Real 114 105 219

P-value 46,52% Qui-quadrado 0,3 0,3 0,5

RAMOS DE ATIVIDADE

1 2 3 a 7 Total

Linhas 2

Esperado

50,3 45,5 9,2 105,0

Colunas 3 Usuário Real 63,0 35,0 7,0 105,0

GL 2 Qui-quadrado 3,2 2,4 0,5 6,1

Esperado 53,7 48,5 9,8 112,0

Q-quad 11,9

Não usuário Real

41,0 59,0 12,0 112,0

Q-quad crit 6,0 Qui-quadrado 3,0 2,3 0,5 5,8

Esperado 104,0 94,0 19,0 217,0

Confiab 95% Total Real 104,0 94,0 19,0 217,0

P-value 0,26

Qui-quadrado 6,2 4,7 1,0 11,9

141

FAIXA FUNCIONÁRIOS

Faixa 1 Faixa 2 Faixa 3 Total

Linhas 2

Esperado

61,1 24,2 21,7 107,0

Colunas 3 Usuário Real 51,0 29,0 27,0 107,0

GL 2 Qui-quadrado 1,7 1,0 1,3 3,9

Esperado 62,9 24,8 22,3 110,0

Q-quad 7,8

Não usuário Real

73,0 20,0 17,0 110,0

Q-quad crit 6,0 Qui-quadrado 1,6 0,9 1,3 3,8

Esperado 124,0 49,0 44,0 217,0

Confiab 95% Total Real 124,0 49,0 44,0 217,0

P-value 2,04

Qui-quadrado 3,3 1,9 2,6 7,8

FUNC COM INTERNET

Faixa 1 Faixa 2 Faixa 3 Total

Linhas 2

Esperado

88,9 12,7 5,4 107,0

Colunas 3 Usuário Real 73,0 25,0 9,0 107,0

GL 2 Qui-quadrado 2,9 11,9 2,4 17,2

Esperado 93,1 13,3 5,6 112,0

Q-quad 33,6

Não usuário Real

109,0 1,0 2,0 112,0

Q-quad crit 6,0 Qui-quadrado 2,7 11,4 2,3 16,4

Esperado 182,0 26,0 11,0 219,0

Confiab 95% Total Real 182,0 26,0 11,0 219,0

P-value 0,00

Qui-quadrado 5,6 23,3 4,8 33,6

TEMPO DE USO

0 1 a 2 3 a 4 5 a 6 Total

Linhas 2

Esperado

26,9 12,2 14,7 52,3 106,0

Colunas 4 Usuário Real 0,0 7,0 3,0 96,0 106,0

GL 3 Qui-quadrado 26,9 2,2 9,3 36,6 75,0

Esperado 28,1 12,8 15,3 54,7 111,0

Q-quad 146,5

Não usuário Real

55,0 18,0 27,0 11,0 111,0

Q-quad crit 7,8 Qui-quadrado 25,7 2,1 8,9 34,9 71,6

Esperado 55,0 25,0 30,0 107,0 217,0

Confiab 95% Total Real 55,0 25,0 30,0 107,0 217,0

P-value 0,00

Qui-quadrado 52,5 4,3 18,1 71,5 146,5

142

Apêndice 7: MANOVA (5 fatores versus comportamento de uso)

Box's Test of Equality of Covariance Matrices

219,091

14,225

169171

,000

Box's M

df1

df2

Sig.

Tests the null hypothesis that the observed covariance

matrices of the dependent variables are equal across groups.

Design: Intercept+AMOSTRA2

Bartlett's Test of Sphericity

,000

35,942

,001

Likelihood Ratio

Approx. Chi-Square

Sig.

Tests the null hypothesis that the residual covariance

matrix is proportional to an identity matrix.

Design: Intercept+AMOSTRA2

Multivariate Tests

,004 ,149

5,000 201,000 ,980 ,004 ,743 ,084

,996 ,149

5,000 201,000 ,980 ,004 ,743 ,084

,004 ,149

5,000 201,000 ,980 ,004 ,743 ,084

,004 ,149

5,000 201,000 ,980 ,004 ,743 ,084

,501 40,362

5,000 201,000 ,000 ,501 201,809 1,000

,499 40,362

5,000 201,000 ,000 ,501 201,809 1,000

1,004 40,362

5,000 201,000 ,000 ,501 201,809 1,000

1,004 40,362

5,000 201,000 ,000 ,501 201,809 1,000

Pillai's Trace

Wilks' Lambda

Hotelling's Trace

Roy's Largest Root

Pillai's Trace

Wilks' Lambda

Hotelling's Trace

Roy's Largest Root

Effect

Intercept

AMOSTRA2

Value F

Hypothesi

s df

Error df Sig.

Eta

Squared

Noncent.

Parameter

Observed

Power

Computed using alpha = ,05

Exact statistic

Design: Intercept+AMOSTRA2

Levene's Test of Equality of Error Variances

29,350 1 205 ,000

,734 1 205 ,393

10,177 1 205 ,002

13,294 1 205 ,000

119,579 1 205 ,000

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

F df1 df2 Sig.

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent

variable is equal across groups.

Design: Intercept+AMOSTRA2

143

Tests of Between-Subjects Effects

6,267

1 6,267 6,667 ,011 ,031 6,667 ,729

20,768

1 20,768 23,093 ,000 ,101 23,093 ,998

,512

1 ,512 ,514 ,474 ,003 ,514 ,110

10,777

1 10,777 12,383 ,001 ,057 12,383 ,939

61,537

1 61,537 94,269 ,000 ,315 94,269 1,000

2,174E-02 1 2,174E-02 ,023 ,879 ,000 ,023 ,053

7,998E-02 1 7,998E-02 ,089 ,766 ,000 ,089 ,060

2,770E-02 1 2,770E-02 ,028 ,868 ,000 ,028 ,053

6,865E-02 1 6,865E-02 ,079 ,779 ,000 ,079 ,059

,308 1 ,308 ,472 ,493 ,002 ,472 ,105

6,267 1 6,267 6,667 ,011 ,031 6,667 ,729

20,768 1 20,768 23,093 ,000 ,101 23,093 ,998

,512 1 ,512 ,514 ,474 ,003 ,514 ,110

10,777 1 10,777 12,383 ,001 ,057 12,383 ,939

61,537 1 61,537 94,269 ,000 ,315 94,269 1,000

192,703 205 ,940

184,361 205 ,899

204,340 205 ,997

178,414 205 ,870

133,820 205 ,653

198,988 207

205,222 207

204,881 207

189,252 207

195,624 207

198,970 206

205,129 206

204,852 206

189,191 206

195,356 206

Dependent Variable

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

Source

Corrected Model

Intercept

AMOSTRA2

Error

Total

Corrected Total

Type III

Sum of

Squares

Mean

Square

F Sig.

Eta

Squared

Noncent.

Parameter

Observed

Power

Computed using alpha = ,05

R Squared = ,031 (Adjusted R Squared = ,027)

R Squared = ,101 (Adjusted R Squared = ,097)

R Squared = ,003 (Adjusted R Squared = -,002)

R Squared = ,057 (Adjusted R Squared = ,052)

R Squared = ,315 (Adjusted R Squared = ,312)

Residual SSCP Matrix

192,703 9,111 -11,972 -9,663 -18,459

9,111 184,361 3,577 3,998 35,038

-11,972 3,577 204,340 7,274 -2,075

-9,663 3,998 7,274 178,414 -30,132

-18,459 35,038 -2,075 -30,132 133,820

,940 4,445E-02 -5,840E-02 -4,714E-02 -9,00E-02

4,445E-02 ,899 1,745E-02 1,950E-02 ,171

-5,840E-02 1,745E-02 ,997 3,548E-02 -1,01E-02

-4,714E-02 1,950E-02 3,548E-02 ,870 -,147

-9,005E-02 ,171 -1,012E-02 -,147 ,653

1,000 ,048 -,060 -,052 -,115

,048 1,000 ,018 ,022 ,223

-,060 ,018 1,000 ,038 -,013

-,052 ,022 ,038 1,000 -,195

-,115 ,223 -,013 -,195 1,000

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: influência

FATOR: resultado

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

Sum-of-Squares

and Cross-Products

Covariance

Correlation

FATOR:

facilidade

FATOR:

influência

FATOR:

resultado

FATOR:

viabilidade

FATOR:

intenção

Based on Type III Sum of Squares

144

Apêndice 8: MANOVA (viabilidade e intenção de comportamento versus

comportamento de uso)

Box's Test of Equality of Covariance Matrices

93,480

30,831

7587128

,000

Box's M

df1

df2

Sig.

Tests the null hypothesis that the observed covariance

matrices of the dependent variables are equal across groups.

Design: Intercept+AMOSTRA2

Bartlett's Test of Sphericity

,002

12,114

,002

Likelihood Ratio

Approx. Chi-Square

Sig.

Tests the null hypothesis that the residual covariance

matrix is proportional to an identity matrix.

Design: Intercept+AMOSTRA2

Multivariate Tests

,003 ,324

2,000 204,000 ,724 ,003 ,648 ,101

,997 ,324

2,000 204,000 ,724 ,003 ,648 ,101

,003 ,324

2,000 204,000 ,724 ,003 ,648 ,101

,003 ,324

2,000 204,000 ,724 ,003 ,648 ,101

,378 62,056

2,000 204,000 ,000 ,378 124,111 1,000

,622 62,056

2,000 204,000 ,000 ,378 124,111 1,000

,608 62,056

2,000 204,000 ,000 ,378 124,111 1,000

,608 62,056

2,000 204,000 ,000 ,378 124,111 1,000

Pillai's Trace

Wilks' Lambda

Hotelling's Trace

Roy's Largest Root

Pillai's Trace

Wilks' Lambda

Hotelling's Trace

Roy's Largest Root

Effect

Intercept

AMOSTRA2

Value F

Hypothesis

Error df Sig.

Eta

Squared

Noncent.

Parameter

Observed

Power

Computed using alpha = ,05

Exact statistic

Design: Intercept+AMOSTRA2

Levene's Test of Equality of Error Variances

13,294 1 205 ,000

119,579 1 205 ,000

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

F df1 df2 Sig.

Tests the null hypothesis that the error variance of the dependent

variable is equal across groups.

Design: Intercept+AMOSTRA2

Tests of Between-Subjects Effects

10,777

1 10,777 12,383 ,001 ,057 12,383 ,939

61,537

1 61,537 94,269 ,000 ,315 94,269 1,000

6,865E-02 1 6,865E-02 ,079 ,779 ,000 ,079 ,059

,308 1 ,308 ,472 ,493 ,002 ,472 ,105

10,777 1 10,777 12,383 ,001 ,057 12,383 ,939

61,537 1 61,537 94,269 ,000 ,315 94,269 1,000

178,414 205 ,870

133,820 205 ,653

189,252 207

195,624 207

189,191 206

195,356 206

Dependent Variable

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

Source

Corrected Model

Intercept

AMOSTRA2

Error

Total

Corrected Total

Type III

Sum of

Squares

Mean

Square

F Sig.

Eta

Squared

Noncent.

Parameter

Observed

Power

Computed using alpha = ,05

R Squared = ,057 (Adjusted R Squared = ,052)

R Squared = ,315 (Adjusted R Squared = ,312)

145

Residual SSCP Matrix

178,414 -30,132

-30,132 133,820

,870 -,147

-,147 ,653

1,000 -,195

-,195 1,000

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

Sum-of-Squares and

Cross-Products

Covariance

Correlation

FATOR:

viabilidade

FATOR:

intenção

Based on Type III Sum of Squares

146

Apêndice 9: Análises de correlação para validação das hipóteses H

a H

105

: Resultado esperado é um fator relevante na intenção de adoção de internet banda larga

Correlations

1 ,044

, ,656

104 104

,044 1

,656 ,

104 104

1 -,224*

, ,023

103 103

-,224* 1

,023 ,

103 103

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

: A influência de resultado esperado é mediada pelo fator “quantidade de pessoas que

usam internet”

Correlations

1 -,061

, ,682

48 48

-,061 1

,682 ,

48 48

, ,

1 1

, ,

1 1

1 ,158

, ,249

55 55

,158 1

,249 ,

55 55

1 -,190

, ,115

70 70

-,190 1

,115 ,

70 70

1 -,299

, ,156

24 24

-,299 1

,156 ,

24 24

1 -,363

, ,338

9 9

-,363 1

,338 ,

9 9

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

Qtde funcs com internet

Ate 4

5 a 9

10 ou +

Ate 4

5 a 9

10 ou +

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

Cannot be computed because at least one of the variables is constant.

105

Estão apresentadas também as análises para a amostra de usuários de banda larga, porém estas não foram

consideradas no estudo (o foco foi concentrado nos não usuários)

147

: A influência de resultado esperado é mediada pelo fator “tempo diário de uso de internet”

Correlations

1 ,161

, ,250

53 53

,161 1

,250 ,

53 53

1 -,094

, ,859

6 6

-,094 1

,859 ,

6 6

1 -,437

, ,239

9 9

-,437 1

,239 ,

9 9

1 ,089

, ,672

25 25

,089 1

,672 ,

25 25

1 -,112

, ,759

10 10

-,112 1

,759 ,

10 10

, ,

1 1

, ,

1 1

1 -,904

, ,282

3 3

-,904 1

,282 ,

3 3

1 -,965

, ,169

3 3

-,965 1

,169 ,

3 3

1 ,214

, ,863

3 3

,214 1

,863 ,

3 3

1 -,200

, ,054

93 93

-,200 1

,054 ,

93 93

, ,

1 1

, ,

1 1

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

Tempo diário de uso

Não utiliza

Até 15 min

16 a 30 min

31 a 90 min

Acima de 90 min

Até 15 min

16 a 30 min

31 a 90 min

Acima de 90 min

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

Cannot be computed because at least one of the variables is constant.

148

: A influência de resultado esperado é mediada pelo fator “ramo de atividade”

Correlations

1 ,104

, ,540

37 37

,104 1

,540 ,

37 37

1 ,034

, ,804

57 57

,034 1

,804 ,

57 57

1 -,577

, ,134

8 8

-,577 1

,134 ,

8 8

1 1,000**

, ,

2 2

1,000** 1

, ,

2 2

1 -,323*

, ,013

59 59

-,323* 1

,013 ,

59 59

1 -,117

, ,505

35 35

-,117 1

,505 ,

35 35

1 -1,000**

, ,

2 2

-1,000** 1

, ,

2 2

1 -,305

, ,618

5 5

-,305 1

,618 ,

5 5

1 -1,000**

, ,

2 2

-1,000** 1

, ,

2 2

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

Ramo de atividade

Serviço

Comércio

Indústria

Outros

Serviço

Comércio

Indústria

Outros

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

**.

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

149

: A influência de resultado esperado NÃO é mediada pelo fator idade

Correlations

1 -,354

, ,646

4 4

-,354 1

,646 ,

4 4

1 ,025

, ,897

29 29

,025 1

,897 ,

29 29

1 ,326*

, ,040

40 40

,326* 1

,040 ,

40 40

1 -,208

, ,261

31 31

-,208 1

,261 ,

31 31

1 -,030

, ,939

9 9

-,030 1

,939 ,

9 9

1 -,099

, ,592

32 32

-,099 1

,592 ,

32 32

1 -,274

, ,128

32 32

-,274 1

,128 ,

32 32

1 -,522**

, ,003

30 30

-,522** 1

,003 ,

30 30

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

Ano nascimento

Apos 1977

1964 a 1976

Anterior a 1963

Apos 1977

1964 a 1976

Anterior a 1963

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

**.

150

: A influência de resultado NÃO é mediada pelo fator grau de escolaridade

Correlations

1 -,052

, ,798

27 27

-,052 1

,798 ,

27 27

1 ,084

, ,465

77 77

,084 1

,465 ,

77 77

1 -,429**

, ,001

57 57

-,429** 1

,001 ,

57 57

1 -,149

, ,323

46 46

-,149 1

,323 ,

46 46

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

Escolaridade

Superior

Nao superior

Superior

Nao superior

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

**.

: A influência de expectativa de desempenho NÃO é mediada pelo fator sexo

Correlations

1 ,070

, ,600

59 59

,070 1

,600 ,

59 59

1 ,003

, ,982

45 45

,003 1

,982 ,

45 45

1 -,263

, ,062

51 51

-,263 1

,062 ,

51 51

1 -,226

, ,107

52 52

-,226 1

,107 ,

52 52

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

FATOR: resultado

FATOR: intenção

19) Sexo

Masculino

Feminino

Masculino

Feminino

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

resultado

FATOR:

intenção

151

Apêndice 10: Análises de correlação para validação das hipóteses H

a H

106

: Facilidade esperada é um fator relevante na intenção de adoção de internet banda larga

Correlations

1 -,154

, ,119

104 104

-,154 1

,119 ,

104 104

1 ,070

, ,480

103 103

,070 1

,480 ,

103 103

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

facilidade

FATOR:

intenção

: A influência de facilidade percebida é mediada pelo fator idade

Correlations

1 ,400

, ,600

4 4

,400 1

,600 ,

4 4

1 -,058

, ,767

29 29

-,058 1

,767 ,

29 29

1 -,245

, ,127

40 40

-,245 1

,127 ,

40 40

1 -,165

, ,375

31 31

-,165 1

,375 ,

31 31

1 -,416

, ,266

9 9

-,416 1

,266 ,

9 9

1 -,216

, ,235

32 32

-,216 1

,235 ,

32 32

1 ,440*

, ,012

32 32

,440* 1

,012 ,

32 32

1 ,208

, ,271

30 30

,208 1

,271 ,

30 30

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

Ano nascimento

Apos 1977

1964 a 1976

Anterior a 1963

Apos 1977

1964 a 1976

Anterior a 1963

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

facilidade

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

106

Estão apresentadas também as análises para a amostra de usuários de banda larga, porém estas não foram

consideradas no estudo (o foco foi concentrado nos não usuários)

152

: A influência de facilidade percebida é mediada pelo fator grau de escolaridade

Correlations

1 -,278

, ,160

27 27

-,278 1

,160 ,

27 27

1 -,106

, ,359

77 77

-,106 1

,359 ,

77 77

1 ,042

, ,754

57 57

,042 1

,754 ,

57 57

1 ,092

, ,544

46 46

,092 1

,544 ,

46 46

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

Escolaridade

Superior

Nao superior

Superior

Nao superior

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

facilidade

FATOR:

intenção

: A influência de facilidade percebida é mediada pelo fator sexo

Correlations

1 -,178

, ,178

59 59

-,178 1

,178 ,

59 59

1 -,122

, ,423

45 45

-,122 1

,423 ,

45 45

1 ,050

, ,729

51 51

,050 1

,729 ,

51 51

1 ,044

, ,759

52 52

,044 1

,759 ,

52 52

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

FATOR: facilidade

FATOR: intenção

19) Sexo

Masculino

Feminino

Masculino

Feminino

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

facilidade

FATOR:

intenção

153

Apêndice 11: Análises de correlação para validação das hipóteses H

a H

107

: Influência social é um fator relevante na intenção de adoção de internet banda larga

Correlations

1 ,246*

, ,012

104 104

,246* 1

,012 ,

104 104

1 ,226*

, ,022

103 103

,226* 1

,022 ,

103 103

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

influência

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

: A influência social é mediada pelo fator idade

Correlations

1 -,859

, ,141

4 4

-,859 1

,141 ,

4 4

1 ,314

, ,097

29 29

,314 1

,097 ,

29 29

1 ,199

, ,218

40 40

,199 1

,218 ,

40 40

1 ,302

, ,099

31 31

,302 1

,099 ,

31 31

1 ,139

, ,722

9 9

,139 1

,722 ,

9 9

1 ,345

, ,053

32 32

,345 1

,053 ,

32 32

1 ,270

, ,135

32 32

,270 1

,135 ,

32 32

1 -,042

, ,827

30 30

-,042 1

,827 ,

30 30

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

Ano nascimento

Apos 1977

1964 a 1976

Anterior a 1963

Apos 1977

1964 a 1976

Anterior a 1963

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

influência

FATOR:

intenção

107

Estão apresentadas também as análises para a amostra de usuários de banda larga, porém estas não foram

consideradas no estudo (o foco foi concentrado nos não usuários)

154

: A influência social é mediada pelo fator grau de escolaridade

Correlations

1 ,300

, ,128

27 27

,300 1

,128 ,

27 27

1 ,219

, ,056

77 77

,219 1

,056 ,

77 77

1 ,142

, ,293

57 57

,142 1

,293 ,

57 57

1 ,322*

, ,029

46 46

,322* 1

,029 ,

46 46

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

Escolaridade

Superior

Nao superior

Superior

Nao superior

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

influência

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

: A influência social é mediada pelo fator sexo

Correlations

1 ,324*

, ,012

59 59

,324* 1

,012 ,

59 59

1 ,147

, ,337

45 45

,147 1

,337 ,

45 45

1 ,184

, ,197

51 51

,184 1

,197 ,

51 51

1 ,234

, ,094

52 52

,234 1

,094 ,

52 52

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

FATOR: influência

FATOR: intenção

19) Sexo

Masculino

Feminino

Masculino

Feminino

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

influência

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

155

Apêndice 12: Análise de correlação para validação da hipótese H

108

ção de adoção de

internet banda larga

Correlations

1 -,145

, ,142

104 104

-,145 1

,142 ,

104 104

1 -,389**

, ,000

103 103

-,389** 1

,000 ,

103 103

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

Pearson Correlation

Sig. (2-tailed)

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

FATOR: viabilidade

FATOR: intenção

Amostra (2 níveis)

Nao usuario BL

Usuario BL

FATOR:

viabilidade

FATOR:

intenção

Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

**.

108

Está apresentada também a análise para a amostra de usuários de banda larga, porém esta não foi considerada

no estudo (o foco foi concentrado nos não usuários)

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