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UNIVERSIDADE REGIONAL DE BLUMENAU
CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO
ANTECEDENTES DA SATISFAÇÃO E DA LEALDADE DE ALUNOS DE UMA
INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR
SILVANA ANITA WALTER
BLUMENAU
2006
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1
SILVANA ANITA WALTER
ANTECEDENTES DA SATISFAÇÃO E DA LEALDADE DE ALUNOS DE UMA
INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR
Dissertação apresentada ao Colegiado do
Programa de Pós-Graduação em Administração -
PPGAd do Centro de Ciências Sociais Aplicadas
da Universidade Regional de Blumenau, como
requisito parcial para a obtenção do título de
Mestre em Administração.
Orientador: Prof. Gérson Tontini, Dr.
BLUMENAU
2006
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2
ANTECEDENTES DA SATISFAÇÃO E DA LEALDADE DE ALUNOS DE UMA
INSTITUIÇÃO DE ENSINO SUPERIOR
Por
SILVANA ANITA WALTER
Dissertação apresentada à Universidade
Regional de Blumenau, Programa de Pós-
Graduação em Administração - PPGAd, para
obtenção do grau de Mestre em
Administração, aprovada pela banca
examinadora formada por:
_______________________________________________________
Presidente: Prof. Gérson Tontini, Dr. – Orientador, FURB
_______________________________________________________
Membro: Prof. Wesley Vieira da Silva, Dr., PUCPR
________________________________________________________
Membro: Prof. Cláudio Loesch, Dr., FURB
________________________________________________________
Membro: Profª Amélia Silveira, Drª, FURB
____________________________________________________
Coord. PPGAd: Profa. Denise Del Prá Netto Machado, Dra.
Blumenau, 19 de setembro de 2006.
3
Dedico este trabalho a todos que têm objetivos
e não medem esforços para alcançá-los.
4
AGRADECIMENTOS
Agradeço, primeiramente, a Deus, pela proteção em todas as minhas viagens nestes dois anos.
A concretização deste trabalho só foi possível devido à colaboração direta ou indireta de
muitas pessoas durante todo o processo de seu desenvolvimento.
Em especial, agradeço ao meu orientador, Dr. Gérson Tontini, pela atenção, dedicação, apoio
e ensinamentos constantes durante todo o período do mestrado, por me indicar o desafio que
foi este tema inovador, pela parceria, ajuda e acompanhamento efetivo. Considero merecido
lhe dizer que foi um privilégio ser sua orientanda e que você é um exemplo que tentarei seguir
com meus alunos.
Ao professor Wesley Vieira da Silva, pelas indicações das leituras a respeito do tema.
Em especial, agradeço ao amigo que este trabalho me deu a grata satisfação de conhecer: José
Roberto Frega, que acompanhou e auxiliou em todos os passos do desenvolvimento desta
pesquisa.
Aos professores Amilton Barreto De Bem e Cid Gonçalves Filho, pelo envio de material de
suas pesquisas.
Aos professores do PPGAD da FURB, Cláudio Loesch (pelo acompanhamento estatístico),
Maria José Carvalho Souza Domingues (por reforçar minha vontade de estudar IES),
Edmilson de Oliveira Lima (pelo acompanhamento na pesquisa qualitativa), Amélia Silveira e
Juarez Perfeito (por terem contribuído com suas sugestões na pré-banca), Marialva Tomio
Dreher, Denise Del Pra Netto Machado e aos demais professores do programa, pelo carinho,
amizade, incentivo e trabalhos realizados em conjunto, e à equipe do mestrado, Rosane
Mendes Almeida e Ana Paula de Castilho, que sempre auxiliaram.
À PUCPR, instituição na qual sou docente, nas pessoas do Professor Eduardo Damião da
Silva e Carlos Augusto Candêo Fontanini, pela oportunidade de ampliação da a pesquisa. Aos
professores Aldinar Correia de Freitas Júnior e Simone Ramos, pelo apoio na fase de
aplicação das pesquisas.
Aos meus colegas da PUCPR, campus Toledo, Adriana Aparecida Dambros, Cícero
Aparecido Bezerra e Jefferson Martins, pela troca de aulas, possibilitando as aplicações da
pesquisa em todas as suas etapas.
Ao CCSA da FURB, pela permissão da aplicação dos pré-testes e demais coleta de dados para
os artigos.
À equipe que trabalha comigo, Márcia Andréia Schneider, Roselei Winck e Cinthia Gabes,
por dividirem as minhas atividades e responsabilidades neste período. A vocês, meninas, meu
obrigada de coração.
Aos meus amigos Aline Witte, Ana Cláudia Knoll Zoscke, Danusa da Cunha Flores, Roselie
de Faria Lemos, Vanessa Edy Dagnoni Mondini, Rodrigo dos Santos Cardoso, Túlio Vicenzi,
Jerusa Betina Schroeder, Rogério Adilson Lana, Anay Stela de Oliveira, Priscila Mondini,
5
Jaime Dagostim Picolo, Marcelo Salmeron Figueiredo, Ana Paula Della Giustina e Carlos
Hopfer Júnior e a toda a minha Turma de 2004, pelo apoio, incentivo e amizade. Às turmas de
2005 e 2006, pelo carinho e amizade. Agradeço, em especial, à minha amiga Carla Maria
Schmidt, que partilhou comigo as viagens, as ansiedades e os momentos de conquista no
mestrado. Carlinha, obrigada por suas preces.
Aos meus pais, Nelson e Anita Walter, por me ensinarem a buscar meus objetivos.
Aos meus irmãos, Ernani e Osni Walter, pelo apoio e incentivo, mesmo a distância.
Ao meu esposo Edson, pela compreensão de minha ausência e, em especial, aos meus filhos
Thiago e Gabriela, razão dos meus esforços, por terem sabido, mesmo tão jovens,
compartilhar minhas conquistas neste período.
À senhora Maria Regina Gonçalves, por me acolher em sua casa durante o período do
mestrado.
A Marcilda Regina Cunha da Rosa, por me ajudar, incansavelmente, a melhorar a redação
deste trabalho.
A todos os alunos dos cursos de Administração que concederam as entrevistas e responderam
aos questionamentos, meu especial agradecimento.
Enfim, agradeço a todas as pessoas que tive a oportunidade de conhecer em função deste
trabalho e que não estão aqui mencionadas.
6
“Todos os caminhos são mágicos,
desde que nos levem à realização dos nossos sonhos”.
(PAULO COELHO)
7
RESUMO
Satisfação e qualidade são consideradas, pela literatura da área, como os dois antecedentes de
maior impacto sobre a lealdade de alunos de Instituições de Ensino Superior (IES). No
entanto, os estudos que enfocam os diferentes aspectos da qualidade, da satisfação e da
lealdade em IES o fazem de forma isolada, não havendo um consenso sobre os atributos que
impactam a lealdade, nem sobre os modelos de mensuração e métodos de escolha dos
atributos. Normalmente, os atributos estudados são retirados de forma aleatória das situações
de ensino e de aprendizagem que ocorrem nas IES. Inserida neste contexto, se encontra esta
pesquisa que, vinculada ao grupo de pesquisa Gestão de Instituições de Ensino Superior, teve
como objetivo geral analisar quais e como os diferentes atributos afetam a satisfação e a
lealdade dos alunos em um curso de graduação, na área de administração, especificamente dos
alunos do curso de administração da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR),
dos campi de Curitiba e de São José dos Pinhais. Com delineamento qualitativo e
quantitativo, esta pesquisa teve seu desenvolvimento em três etapas. A primeira foi
qualitativa, de pesquisa bibliográfica, por meio da qual se identificou a Modelagem de
Equações Estruturais, como técnica confirmatória. A segunda etapa foi qualitativa
exploratória, de pesquisa de campo, e utilizou entrevistas com grupos de foco para identificar
os atributos que afetam a satisfação e a lealdade dos alunos investigados. Os resultados das
entrevistas com os grupos de foco, aliados à revisão da literatura, serviram de base tanto para
a proposição do questionário estruturado, utilizado na terceira etapa da pesquisa, quanto para
o modelo de equações estruturais para a IES pesquisada, no qual se estabeleceram relações
causais entre as variáveis latentes que impactam a lealdade. A terceira e última etapa,
quantitativa, descritiva, de caráter confirmatório, utilizou o questionário estruturado para
coleta de dados. Como principais resultados a respeito dos antecedentes da lealdade, tem-se
que qualidade e compromisso emocional apresentaram os maiores impactos na lealdade,
superando satisfação que, de acordo com a literatura, apresenta-se como o antecedente de
maior impacto. Relação teoria e prática apresentou-se como a variável de maior impacto na
qualidade. Facilidade e flexibilidade do curso, ao contrário do que se previa, não impacta a
satisfação dos alunos, porém diminui a percepção dos mesmos em relação à aprendizagem
percebida. Situação financeira do aluno, infra-estrutura e empregabilidade são as variáveis de
maior impacto sobre o valor do curso. Porém, este não demonstrou exercer influência sobre a
lealdade. A partir de um modelo generalista, se pôde ter uma visão clara das relações de
8
impacto sobre a lealdade, que a explicaram em 83% de sua variabilidade. Além disso, esse
modelo geral permitiu a elaboração de quatro modelos específicos de mensuração – da
qualidade, da satisfação, da lealdade e do valor – que possibilitam a avaliação de cada um
desses construtos distintamente. Este estudo apresenta, como fatores limitantes, o fato de que
os resultados estão associados somente à visão do aluno, e não também à da sociedade, e ao
fato de não poder ser generalizado, pois enfoca uma situação momentânea do curso de
administração da PUCPR. Com base nos resultados, apresentam-se recomendações
gerenciais para a IES estudada, visando à melhoria da qualidade de ensino e à lealdade dos
alunos. Esta pesquisa oferece subsídios para que os gestores dos cursos de administração da
IES estudada tenham mecanismos para entender e melhorar os seus processos de gestão, a
qualidade do ensino e o conseqüente aprendizado dos alunos.
Palavras-Chave: Lealdade. Satisfação de Alunos. Qualidade. Instituições de Ensino Superior.
Modelagem de Equações Estruturais.
9
ABSTRACT
Satisfaction and quality are considered by the literature of the area as the two antecedents of
larger impact about the students of higher education Institutions loyalty. However, the studies
that focus on the different aspects of quality, satisfaction and loyalty in universities do so in
an isolated way, not having a consensus about the attributes that influence loyalty, nor on the
mensuration models and methods of choice of the attributes. Usually, the studied attributes are
removed in an aleatory way, regarding the teaching and learning situations that happen in
universities. This research is inserted in this context, linked to the research group Competitive
Strategies in Organizations, and had as a general objective to analyze which and how the
different attributes affect the satisfaction and the loyalty of students in a degree course, in the
administration area, specifically of the students of administration course from the Pontifícia
Universidade Católica do Paraná (PUCPR), campi of Curitiba and São José dos Pinhais. With
qualitative and quantitative delineation, this research has been the developed in three stages:
the first was qualitative, of bibliographical research, through which the Structural Equations
Modelling as a technique of confirmation was identified; the second was a qualitative
exploratory field research stage (accomplished in november/2005) and used the interview
with focus on groups to identify the attributes that affect the satisfaction and loyalty of the
investigated students; the results of the interviews with the focus groups, along with a
literature revision, served as base for the proposition of the structural equations model, used in
the third stage of that research, as well as a model for structural equations for the Higher
Education Institution investigated in present work, in which causative relations among latent
variables impacting loyalty were identified. The third and last stage is quantitative, descriptive
and of confirmatory nature (accomplished in may/2006) and it used structured questionnaire
for data collecting. As principal results concerning the antecedents of loyalty, quality and
emotional commitment exerted a major impact on loyalty, exceeding satisfaction that,
according to the literature, comes as the antecedent of greater impact. The relationship theory
and practice came as the variable of larger impact on quality. Easiness and flexibility of the
course, unlike what was foreseen, doensn`t affect the students' satisfaction, but reduces their
perception in relation to the noticed learning. The variables of larger impact on the course
value are the students' financial situation, the infra-structure and the work possibilities. That
fact, however, didn't not exert influence on loyalty. Starting from a generalist model, a clear
vision of the impact relationships on loyalty, explained 83% of its variability. Besides, this
general model allowed the elaboration of four specific models of mensuration - quality,
10
satisfaction, loyalty and value - in order to make possible the evaluation of each one of those
single constructs. The present study presents as limitant factors the fact that the results are
only associated to the student's vision and not to the society’s, and can’t be generalized,
because it focuses on a momentary situation of the administration course from PUCPR. With
base in the results of this study, managerial recommendations are made for the studied
university, seeking the improvement of the teaching quality and the students' loyalty. This
research can supply subsidies, so that the managers of the administration courses of the
studied university have mechanisms to understand and to improve their administration
processes, the quality of the teaching and consequently the students' learning.
Key-words: Loyalty. Satisfaction of Students. Quality. Higher education institutions.
Structural Equations Modelling.
11
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..............................................................................................................19
1.1 QUESTÕES DE PESQUISA ........................................................................................ 20
1.2 OBJETIVOS................................................................................................................. 21
1.2.1 Objetivo Geral............................................................................................................ 21
1.2.2 Objetivos Específicos................................................................................................. 22
1.3 PREMISSA................................................................................................................... 22
1.4 JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA............................................................................. 22
1.5 ESTRUTURA DO TRABALHO .................................................................................. 24
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA..................................................................................26
2.1 MÉTODOS DE PESQUISA DE SATISFAÇÃO........................................................... 26
2.1.1 A Matriz de Importância x Desempenho..................................................................... 26
2.1.2 Modelo Kano ............................................................................................................. 27
2.1.3 Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa (PRC) ..................................... 30
2.1.3.1 Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa (PRC) utilizando variáveis
dummy binárias ....................................................................................................... 32
2.1.3.2 Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa (PRC) utilizando variáveis
dummy intervalares.................................................................................................. 33
2.1.3.3 Análise de PRC com variáveis dummy binárias versus intervalares.......................... 35
2.1.4 Modelagem de Equações Estruturais .......................................................................... 38
2.1.5 Medidas de qualidade de ajuste geral para modelagem de equações estruturais........... 45
2.1.5.1 Medidas de Ajuste................................................................................................... 46
2.2 ANTECEDENTES DA LEALDADE............................................................................ 49
2.2.1 Avaliação da qualidade de serviços em IES................................................................ 49
2.3 ANTECEDENTES DA SATISFAÇÃO ........................................................................ 52
12
2.3.1 A influência relativa da publicação de avaliações de professores e outros atributos do
professor na escolha de um curso............................................................................. 58
2.3.2 Influência da auto-eficácia na satisfação dos alunos.................................................... 60
2.3.3 Efeitos da garantia de serviços na satisfação dos alunos.............................................. 61
2.3.4 Os efeitos do ambiente acadêmico e características do ambiente na satisfação e no
desempenho dos alunos ........................................................................................... 61
2.4 ANTECEDENTES DA LEALDADE EM IES .............................................................. 63
2.5 RESUMO GERAL........................................................................................................ 71
3 MÉTODO DE PESQUISA.............................................................................................79
3.1 CARACTERIZAÇÃO DO AMBIENTE DA PESQUISA ............................................. 79
3.2 DESENHO DA PESQUISA.......................................................................................... 80
3.3 DELINEAMENTO DA PESQUISA ............................................................................. 82
3.4 PESQUISA BIBLIOGRÁFICA .................................................................................... 82
3.5 PESQUISA QUALITATIVA........................................................................................ 83
3.5.1 Amostra da pesquisa qualitativa ................................................................................. 85
3.5.2 Procedimentos da coleta dos dados............................................................................. 85
3.5.3 Procedimentos da análise dos dados ........................................................................ 86
3.6 PESQUISA QUANTITATIVA ..................................................................................... 87
3.6.1 Amostra da pesquisa................................................................................................... 88
3.6.2 Procedimentos da coleta dos dados............................................................................. 89
3.6.3 Procedimentos da análise dos dados ........................................................................... 90
4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS ...............................................94
4.1 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS DA ETAPA QUALITATIVA. 94
4.2 DIMENSÕES QUE AFETAM A LEALDADE DOS ALUNOS ................................... 99
4.3 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS DA ETAPA QUANTITATIVA
................................................................................................................................... 101
13
4.3.1 Análise fatorial......................................................................................................... 101
4.3.2 Alfa de Cronbach ..................................................................................................... 103
4.3.3 Hipóteses de investigação do Modelo de Equações Estruturais proposto................... 105
4.3.4 Modelo Estrutural proposto ...................................................................................... 115
4.3.5 Resultado da análise confirmatória do modelo proposto ........................................... 117
4.4 MEDIDAS DE QUALIDADE DE AJUSTE GERAL PARA O MODELO DE
EQUAÇÕES ESTRUTURAIS CONFIRMADO ......................................................... 119
4.5 DESCRIÇÃO E ANÁLISE DO MODELO DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS
CONFIRMADO.......................................................................................................... 120
4.5.1 Resultados das hipóteses formuladas na pesquisa ..................................................... 123
4.5.2 Modelo comparativo ................................................................................................ 124
4.6 MODELOS DE MENSURAÇÃO............................................................................... 126
4.6.1 Modelo específico de mensuração da qualidade........................................................ 127
4.6.2 Modelo específico de mensuração da satisfação ....................................................... 128
4.6.3 Modelo específico de mensuração da lealdade.......................................................... 129
4.6.4 Modelo específico de mensuração do valor do curso ................................................ 130
4.6.5 Conclusão sobre os modelos específicos de mensuração........................................... 131
4.7 AVALIAÇÃO DA IMPORTÂNCIA E DO DESEMPENHO ATUAL........................ 131
5 CONCLUSÃO ..............................................................................................................132
5.1 IMPLICAÇÕES GERENCIAIS.................................................................................. 134
5.2 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES DA PESQUISA ........................................................ 136
REFERÊNCIAS..............................................................................................................137
APÊNDICE A – Glossário.............................................................................................. 146
APÊNDICE B – Guia de discussão do grupo de foco.................................................... 149
APÊNDICE C – Modelo de questionário de pesquisa questionário de pesquisa.......... 151
APÊNDICE D – Modelo confirmado com variáveis latentes ........................................ 156
14
APÊNDICE E – Relatório lambda-y do modelo estrutural proposto........................... 157
APÊNDICE F – Relatório lambda-x do modelo estrutural proposto ........................... 158
APÊNDICE G – Relatório equações estruturais do LISREL ....................................... 159
APÊNDICE H – Matriz de correlação entre as variáveis ETA e KSI .......................... 161
APÊNDICE I – Modelo específico de mensuração da qualidade com variáveis
indicadoras .......................................................................................................... 164
APÊNDICE J – Modelo específico de mensuração da satisfação com variáveis
indicadoras .......................................................................................................... 165
APÊNDICE K – Modelo específico de mensuração da lealdade com variáveis
indicadoras .......................................................................................................... 166
APÊNDICE L – Modelo específico de mensuração do valor do curso com variáveis
indicadoras .......................................................................................................... 167
15
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 – Matriz de importância e desempenho .................................................................... 27
Figura 2 – Modelo Kano de qualidade atrativa e obrigatória .................................................. 28
Figura 3 – Modelo de satisfação com variáveis dummy intervalar do atributo qualidade das
frutas, verduras e legumes (AT11) ........................................................................ 35
Figura 4 – Relação não-linear entre a satisfação do atributo cortesia no atendimento (AT15) e
a satisfação geral ................................................................................................... 36
Figura 5 – Modelo da satisfação geral com todos os atributos ............................................... 37
Figura 6 – Representação de ligações entre atributos indicadores e construtos/variáveis
latentes .................................................................................................................. 41
Figura 7 – Modelo de avaliação da satisfação de um comprador baseado no Método de
Equações Estruturais ............................................................................................. 44
Figura 8 – IQPS para a categoria recursos humanos ............................................................... 51
Figura 9 – Modelo teórico de Marks ....................................................................................... 55
Figura 10 – Modelo estrutural com valor global do curso como a medida global .................. 57
Figura 11 – Modelo estrutural com avaliação do professor como a medida global ............... 59
Figura 12 – Resultados do modelo hipotético de pesquisa ..................................................... 65
Figura 13 – Modelo parcial de satisfação e retenção de estudantes ........................................ 68
Figura 14 – Modelo de lealdade do estudante baseada na qualidade do relacionamento ....... 70
Figura 15 – Desenho da pesquisa ............................................................................................ 81
Figura 16 – Modelo de Equações Estruturais proposto ........................................................ 116
Figura 17 – Modelo confirmado apresentando t-value, standardized solution e R
2
............. 118
Figura 18 – Modelo comparativo de relações comprovadas, não-comprovadas e novas
relações ............................................................................................................... 125
Figura 19 – Modelo de mensuração da qualidade ................................................................. 127
Figura 20 – Modelo de mensuração da satisfação ................................................................ 128
Figura 21 – Modelo de mensuração da lealdade ................................................................... 129
Figura 22 – Modelo de mensuração do valor do curso ......................................................... 130
16
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 – Influência dos resultados sobre a satisfação geral conforme classificação do
Modelo Kano ...................................................................................................... 31
Quadro 2 – Resumo da avaliação dos atributos e sua recodificação com escala intervalar .... 33
Quadro 3 – Exemplo de recodificação da satisfação do atributo com variáveis dummy
intervalar com referência igual à satisfação atual ............................................. 34
Quadro 4 – Vantagens e desvantagens da Modelagem de Equações Estruturais ................... 40
Quadro 5 – Funções de discrepância de métodos de estimação SEM .................................... 43
Quadro 6 – Dimensões de qualidade de serviço percebida em ensino superior ..................... 52
Quadro 7 – Dimensões de satisfação em relação aos serviços de ensino superior ................ 53
Quadro 8 – Dimensões de atributos utilizados para pesquisar a satisfação dos alunos .......... 54
Quadro 9 – Resultados da análise de componentes principais ................................................ 63
Quadro 10 – Resumo da revisão de literatura sobre atributos da qualidade de ensino superior
com aspectos metodológicos (1996-1999) ......................................................... 72
Quadro 11 – Resumo da revisão de literatura sobre atributos da qualidade de ensino superior
com aspectos metodológicos (2000-2003) ......................................................... 73
Quadro 12 – Resumo da revisão de literatura sobre atributos da satisfação de ensino superior
com aspectos metodológicos (2000-2003) ......................................................... 74
Quadro 13 – Resumo da revisão de literatura sobre atributos da satisfação de ensino superior
com aspectos metodológicos (2004-2005) ......................................................... 75
Quadro 14 – Resumo da revisão de literatura sobre atributos da lealdade de ensino superior
com aspectos metodológicos (2001-2003) ......................................................... 76
Quadro 15 – Resumo da revisão de literatura sobre atributos da lealdade de ensino superior
com aspectos metodológicos (2005) .................................................................. 77
Quadro 16 – Resultado da etapa qualitativa da pesquisa (Ap a Au) ....................................... 94
Quadro 17 – Resultado da etapa qualitativa da pesquisa (E a V) ........................................... 95
Quadro 18 – Resultado da fundamentação teórica juntamente com etapa qualitativa da
pesquisa (Ap a Au) ......................................................................................... 96
Quadro 19 – Resultado da fundamentação teórica juntamente com etapa qualitativa da
pesquisa (C a N) .............................................................................................. 97
Quadro 20 – Resultado da fundamentação teórica juntamente com etapa qualitativa da
pesquisa (O a V) .............................................................................................. 98
Quadro 21 – Dimensões selecionadas para avaliar a importância declarada .......................... 99
17
Quadro 22 – Relações de impacto entre as dimensões antecedentes da satisfação e da lealdade
de alunos de IES ............................................................................................ 101
Quadro 23 – Resultado das análises de componentes principais .......................................... 103
Quadro 24 – Alfa de Cronbach ............................................................................................. 105
Quadro 25 – Relação de hipóteses da pesquisa (H1 a H11) ................................................. 113
Quadro 26 – Relação de hipóteses da pesquisa (H12 a H25) ............................................... 114
Quadro 27 – Relação de hipóteses da pesquisa (H26 a H35) ............................................... 115
Quadro 28 – Relação de hipóteses da pesquisa com resultado (H1 a H21) .......................... 123
Quadro 29 – Relação de hipóteses da pesquisa com resultado (H22 a H35) ........................ 124
18
LISTA DE SIGLAS
ACSI – American National Satisfaction Index (Índice Americano de Satisfação Nacional)
APC – Associação Paranaense de Cultura
CSC – Coeficiente de Satisfação do Cliente
DAES – Diretoria de Estatísticas e Avaliação do Ensino Superior
FACE – Faculdade de Ciências Econômicas
FIES – Financiamento Estudantil
FUMEC – Fundação Mineira de Educação e Cultura
FURB – Universidade Regional de Blumenau
GLS – Generalized Least Squares (Mínimos Quadrados Generalizados)
IES – Instituições de Ensino Superior
INEP – Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira
IQPS – Índice de Qualidade Percebida no Serviço
ISAES – Índice de Satisfação Global do Aluno no Ensino Superior
MEC – Ministério da Educação
ML – Maximum Likelihood (Máxima Verossimilhança)
MLE – Maximum Likelihood Estimate (Estimação de Máxima Verossimilhança)
MQP – Mínimos Quadrados Ponderados
MV – Máxima Verossimilhança
NNFI – Non-Normed Fit Index (Índice de Ajuste Não-Normado)
PRC – Contraste da Penalidade e da Recompensa
PUCPR – Pontifícia Universidade Católica do Paraná
RMSEA – Root Mean Square Error of Aproximation (Raiz do erro quadrático médio de
aproximação)
RQSL – Relationship Quality-based Student Loyality (Lealdade do Estudante Baseada na
Qualidade de Relacionamento)
SEM – Structural Equations Modeling (Modelagem de Equações Estruturais)
UBI – Universidade Beira Interior
UFPR – Universidade Federal do Paraná
ULS – Unweighted Least Squares (Mínimos Quadrados não Ponderados)
19
1 INTRODUÇÃO
Com a facilidade de abertura de Instituições de Ensino Superior (IES) proporcionada
pela Lei de Diretrizes e Bases da Educação Superior, Lei n
o
9394 de 1996, houve, conforme
dados de 2004 do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira
(INEP), um crescimento de 112,94% no número das IES no país no referido período.
(INSTITUTO NACIONAL DE ESTUDOS E PESQUISAS EDUCACIONAIS ANÍSIO
TEIXEIRA, 2003).
Com esse crescimento, a competição entre as IES, principalmente entre as não-
gratuitas, tornou-se maior no que se refere à conquista e à manutenção de alunos em cursos de
graduação. Assim, passa-se a considerar a satisfação dos usuários ponto-chave para o sucesso
do relacionamento da IES com seus usuários, em curto e longo prazo. Anderson e Mittal
(2000) afirmam que clientes satisfeitos tendem a repetir o consumo e a divulgar a organização
a outros potenciais clientes.
Segundo Tontini e Domingues (1996), em uma universidade, a satisfação do usuário
envolve dois aspectos: de um lado, a percepção da sociedade que recebe o produto, o aluno
em si, o qual, dependendo do seu desempenho técnico e humano, propaga a imagem positiva
da universidade, desencadeando novas demandas. De outro lado, o aluno, que tem uma
percepção de momento ou futuro em relação aos serviços educacionais que recebe, isto é, que
estão sendo prestados pela instituição. Nessa perspectiva, o aluno torna-se o centro das
atenções de uma instituição que visa, também, melhorar seus cursos, serviços e a própria
instituição no seu todo.
Neste contexto, Alves (2003) pondera que, para preservar sua reputação e criar uma
imagem positiva de si mesma, as IES devem manter e melhorar seus padrões de qualidade e
melhorar seu processo educacional, reduzindo possíveis barreiras à aprendizagem e
assegurando o seu lugar no ensino superior. Entretanto, apesar de, neste sentido, a
preocupação estar voltada ao aluno, não significa ceder a todos os desejos dos mesmos. Ao
contrário, a máxima do “cliente ter sempre razão” poderia destruir a reputação das IES.
A universidade, de acordo com Tontini e Esteves (1996), deve direcionar seus
currículos à fatia da sociedade que deseja atender, identificando suas necessidades atuais e
futuras, atentando às mudanças e avaliando permanentemente currículos, disciplinas e formas
de ensino, transformando esse processo de melhoria contínua em parte da cultura
organizacional. Perante esse cenário, a prática da qualidade deixou de ser moda, tornando-se
uma ferramenta necessária para a gestão eficaz das organizações e fazendo com que, ainda
20
sob a ótica de Tontini e Esteves (1996), a melhoria da formação dos alunos passe pela
satisfação das suas necessidades implícitas e explícitas.
Cabe destacar que, a partir da década de 1980, os serviços passaram a receber maior
atenção de áreas como marketing e qualidade. Kotler e Bloom (1988) afirmam que, para que
uma organização seja bem-sucedida, deve olhar para fora de seu sistema, ou seja, para seus
usuários. Os serviços, ao contrário dos produtos, possuem certas características que tornam
complexa a sua avaliação. Nos serviços, ainda segundo Kotler e Bloom (1988), essa
complexidade ocorre devido ao fato de ele ser o produto em si e, como tal, possuir
características próprias, sendo essas intangíveis, inseparáveis, heterogêneas e simultâneas.
Os serviços prestados pelas IES geram um nível de satisfação em seus alunos no que
se refere aos seus diversos atributos internos. No caso das IES, entre os atributos que
influenciam novas demandas, encontram-se a coordenação, os professores, o nível de
exigência dos professores, a secretaria, a infra-estrutura e a biblioteca.
Com esse ponto de vista, Tontini e Esteves (1996) alertam para a necessidade de as
IES serem administradas com ferramentas de qualidade, tendo sempre como foco o usuário e
tratando, em longo prazo, a satisfação das necessidades desse usuário como fator de
sobrevivência e prosperidade das instituições.
Com relação à universidade, ainda para Tontini e Esteves (1996), as necessidades do
usuário-aluno devem ser identificadas e melhoradas, tanto as referentes às partes estrutural e
administrativa das universidades quanto à pedagógica, o que terá como conseqüência a
melhoria da capacidade de aprendizado dos alunos. Concluindo, Tontini e Esteves (1996)
ressaltam a importância da adoção de sistemas padronizados de melhoria contínua como
forma de acompanhar a evolução do curso e conseqüente direcionamento das ações e
esforços.
Nesse panorama, visando à melhoria da qualidade do ensino, do aprendizado, da
satisfação dos alunos e do ambiente externo e à manutenção da IES no ambiente do ensino
superior, torna-se relevante verificar quais e como esses atributos influenciam a satisfação e a
lealdade dos alunos, trazendo subsídios para tomada de decisões gerenciais da IES.
1.1 QUESTÕES DE PESQUISA
Percebe-se que, na maioria dos casos, as IES nem sempre incluem em seu
planejamento a avaliação de atributos antecedentes da qualidade, satisfação e lealdade, apesar
de existir mais de um método de pesquisa cientificamente comprovado sobre o tema. Alguns
21
dos principais métodos elencados na literatura da área são: Matriz de Importância x
Desempenho, Modelo Kano, Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa e
Modelagem de Equações Estruturais (SEM
1
). Ressalta-se, ainda, que, quando as IES utilizam
esses modelos para avaliar a qualidade do ensino, a satisfação dos usuários ou a lealdade,
fazem-no focando aspectos gerais da instituição, não observando alguns critérios na seleção
dos atributos, bem como na seleção do modelo teórico. (WALTER; DREHER, 2005).
Percebe-se, igualmente, que as IES que utilizam procedimentos de avaliação da
qualidade e da satisfação, na maioria das vezes, não incorporam esse instrumento às suas
práticas mais sistemáticas de gestão, o que auxiliaria a identificação de atributos diferenciais,
assegurando a sobrevivência e melhoria no relacionamento em curto e longo prazo com seus
alunos-usuários.
Com o entendimento de que as IES necessitam focar suas ações de gestão em fatores
que elevem a qualidade de ensino e a satisfação dos alunos, aumentando, assim, sua eficácia,
melhorando o relacionamento com os alunos e o seu desempenho em longo prazo,
delimitaram-se as questões de pesquisa que nortearam este estudo, voltadas para a
identificação de atributos que impactam a satisfação e a lealdade dos usuários de IES:
a) Quais atributos influenciam a avaliação da qualidade, a satisfação e a lealdade dos
alunos de graduação em administração?
b) Como os diferentes atributos influenciam a avaliação da qualidade, da satisfação e
da lealdade dos alunos de graduação em administração?
1.2 OBJETIVOS
A seguir, enunciam-se o objetivo geral e os objetivos específicos desta pesquisa.
1.2.1 Objetivo Geral
Analisar os antecedentes da satisfação e da lealdade dos alunos em um curso de
graduação, na área de administração.
1
Structural Equations Modelling (SEM).
22
1.2.2 Objetivos Específicos
a) Identificar os atributos que influenciam a avaliação da qualidade, a satisfação e a
lealdade dos alunos de graduação de um curso de administração;
b) Descrever como esses atributos interagem na formação da satisfação e da lealdade
dos alunos investigados, por meio de análise fatorial confirmatória.
1.3 PREMISSA
Kotler e Bloom (1988) afirmam que, para uma organização ser bem-sucedida, deve
olhar para fora de seu sistema, ou seja, para seus usuários. Tontini e Esteves (1996) ressaltam
que, para a melhoria da capacidade de aprendizado dos alunos, se faz necessária a
identificação de suas necessidades. Assim, este estudo tem como premissa o fato de que a
visão dos alunos seja válida para avaliar as IES e identificar antecedentes da satisfação e da
lealdade.
1.4 JUSTIFICATIVA E RELEVÂNCIA
As IES estão reconhecendo que o ensino é uma forma de prestação de serviços e que
necessitam conhecer e avaliar as necessidades de seus usuários. A expansão do número de
IES e o aumento nos custos com a educação, combinados com o aumento demográfico da
população, forçam as IES a pensarem de forma diferente sobre o papel da satisfação dos
alunos para sua sobrevivência. Além disso, atualmente, há uma intensa competição no
mercado, oportunizando às IES a adoção de uma orientação estratégica diferente daquelas
ofertadas por seus concorrentes.
Da mesma forma, as IES necessitam entender cada vez mais seu mercado-alvo para
melhor direcionar os serviços educacionais. Conhecer os diferentes grupos de interesse, bem
como avaliar suas necessidades, permite modificar suas ofertas a fim de entregar um ensino
superior de qualidade, aumentando a satisfação e a lealdade dos alunos. Não lançar mão
desse entendimento do mercado-alvo para adequar os serviços educacionais e buscar
melhorias constantes rumo à qualidade e à lealdade pode ocasionar problemas imediatos e
futuros a essas organizações.
23
Essa preocupação conduz a uma maior ênfase a ser dada à análise de dois aspectos:
qualidade e satisfação. Assim, as mais recentes tendências de administração mostram
interesse especial em sistemas de administração que melhorem a qualidade dos serviços
oferecidos aos cidadãos, visando aumentar sua satisfação, tornando-se um fator vital para a
sobrevivência das organizações universitárias. (MARZO-NAVARRO; PEDRAJA-
IGLESIAS; RIVERA-TORRES, 2005).
Tinto (1975; 1993 apud DESHIELDS JR; KARA; KAYNAK, 2005. p. 129) mostra
que 40% de todos os estudantes que ingressam numa IES nos Estados Unidos deixam o
ensino superior antes de colarem grau e que 75% desses estudantes abandonam o ensino
superior nos primeiros dois anos. Reisberg (1999), em seu estudo, indica que 26,4% dos
calouros não retornam no semestre posterior e 46,2% desses alunos não colam grau.
Os dados do INEP (2003), referentes às IES brasileiras, mostram que o quadro não é
diferente no Brasil. No período de 1994 a 2004, apenas 59,97% dos alunos matriculados se
formaram, revelando que 40,02% de todos os alunos que ingressaram em IES deixaram o
ensino superior antes de colarem grau.
Embora o êxito na formação dos estudantes e a melhoria da educação sejam razões da
existência das IES, os administradores tendem a dedicar mais tempo a programas para atrair e
matricular alunos em lugar de satisfazer e reter os alunos já existentes. (ANDERSON;
SULLIVAN, 1993). As relações em longo prazo com os estudantes podem prover algum tipo
de vantagem competitiva estratégica. A busca por novos estudantes geralmente é mais cara
que a manutenção dos relacionamentos já existentes, e os efeitos de redução de custos
ocorrem durante toda a relação.
Um estudante leal à sua instituição de ensino pode, como fator externo ao processo de
produção de serviços, influenciar positivamente a qualidade de ensino por sua participação
ativa e comportamento comprometido. O envolvimento do professor no curso também pode
aumentar se os estudantes estiverem altamente motivados, contribuindo para uma atmosfera
de sala de aula que estimula a aprendizagem. Além disso, estudantes motivados podem
contribuir em atividades de pesquisa. (RODIE; KLEINE, 2000; RUST; ZAHORIK;
KEININGHAM, 1996).
Claramente, as vantagens da lealdade dos estudantes às universidades não são
limitadas ao tempo em que o estudante passa na universidade. Para Hennig-Thurau, Langer e
Hansen (2001), depois de se formar, um estudante leal pode continuar apoiando sua
instituição acadêmica. A lealdade do estudante deveria ser interpretada como um conceito de
várias fases, desde o seu ingresso na universidade, estendendo-se após sua saída.
24
Um dos antecedentes de maior impacto na lealdade de alunos, encontrado na literatura,
é a satisfação. A satisfação do usuário de serviços está relacionada com o desempenho de
diferentes atributos em várias dimensões. Assim, a identificação de como o desempenho dos
diferentes atributos das IES e de seus cursos afetam a satisfação dos alunos torna-se crítica
para o planejamento das atividades de melhoria e manutenção da instituição. E, devido
principalmente, às características de intangibilidade e simultaneidade, a mensuração do
desempenho dos diferentes atributos deve, necessariamente, envolver a percepção dos
usuários, isto é, dos alunos.
Anderson e Mittal (2000) afirmam que clientes satisfeitos tendem a repetir o
consumo e divulgar a organização a outros potenciais clientes, aumentando possivelmente o
volume de negócios e o lucro operacional da organização. Logo, conhecer os atributos que
apresentam o melhor potencial de influência na satisfação geral torna-se questão-chave para
uma organização. Dessa forma, identificar quais atributos mais influenciam a satisfação e a
lealdade dos alunos, empregando modelos teóricos consagrados, poderá nortear decisões de
gestão na IES pesquisada e trazer mais certeza nas suas decisões gerenciais.
Os estudos que enfocam os diferentes aspectos da qualidade, da satisfação e da
lealdade em IES o fazem de forma isolada, não havendo um consenso sobre os atributos que
impactam a lealdade, nem sobre os modelos de mensuração e dos métodos de escolha dos
atributos. Normalmente, os atributos estudados são retirados de forma aleatória das situações
de ensino e de aprendizagem que ocorrem nas IES. Isso mostra a falta, na literatura, de um
modelo mais abrangente que avalie a influência dos diversos atributos antecedentes da
lealdade.
Sem ter a pretensão de esgotar o assunto e cobrir todos os trabalhos publicados, no
capítulo de fundamentação teórica, descrevem-se alguns métodos utilizados para avaliação de
atributos que impactam a satisfação e a lealdade dos alunos no ambiente acadêmico e se
revisa a literatura acerca dos estudos teórico-empíricos sobre antecedentes da satisfação e da
lealdade dos alunos no ambiente das IES.
1.5 ESTRUTURA DO TRABALHO
Este trabalho está organizado em cinco capítulos. No primeiro capítulo, apresentam-se
a introdução ao tema de estudo, o problema e a questão de pesquisa, os objetivos, a premissa,
a justificativa do estudo e, por fim, a estrutura do trabalho.
25
No segundo capítulo, revisa-se a literatura sobre métodos utilizados para avaliação de
atributos que impactam a satisfação e a lealdade de alunos, bem como sobre os antecedentes
da lealdade.
No terceiro capítulo, apresentam-se os métodos de pesquisa, definindo a população e e
amostra desta, bem como os instrumentos de coleta de dados. Nesse capítulo, também se
encontram os procedimentos de coleta de dados e de análise, além da delimitação e do
desenho da pesquisa.
No quarto capítulo, fazem-se a apresentação e a análise dos resultados da etapa
qualitativa e propõe-se um Modelo de Equações Estruturais a ser confirmado por meio da
pesquisa.
No quinto capítulo, apresentam-se as conclusões e recomendações.
As referências e os apêndices que completam o presente estudo estão apresentados em
seu final.
26
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo, descreve-se a fundamentação teórica que contém estudos sobre alguns
dos métodos utilizados para avaliação de atributos que impactam a satisfação e a lealdade em
ambiente acadêmico, sobre avaliação da qualidade em serviços em IES e antecedentes da
satisfação e da lealdade.
2.1 MÉTODOS DE PESQUISA DE SATISFAÇÃO
A literatura apresenta diferentes métodos de identificação de oportunidades de
melhoria e identificação do impacto dos atributos na satisfação e lealdade dos clientes ou
usuários, dentre eles, representando os modelos exploratórios, a Matriz de Importância x
Desempenho, o Modelo Kano e a Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa
(PRC). A Modelagem de Equações Estruturais é um modelo confirmatório, utilizada nesta
pesquisa para verificar o impacto dos diferentes atributos na lealdade.
2.1.1 A Matriz de Importância x Desempenho
A análise de importância x desempenho é uma técnica de identificação de
oportunidades de melhoria, introduzida originalmente por Martilla e James (1977). Essa
técnica de análise permite à organização ter uma visão sobre quais atributos de seu produto ou
serviço devem ser melhorados para proporcionar satisfação aos clientes. Geralmente, dados
provenientes de pesquisas sobre satisfação são utilizados para construir uma matriz bi-
dimensional, onde a importância do atributo é mostrada pelo eixo y e o desempenho do
mesmo atributo, pelo eixo x (Figura 1). Os consumidores avaliam qual a importância,
denominada importância declarada, e o desempenho da empresa em relação ao atendimento
de suas expectativas para cada atributo.
A importância é atribuída, de maneira geral, por meio de uma escala direta, por
exemplo, de 1 a 5, ou por meio de análise de regressão, em que a importância é dada pelo
coeficiente de uma regressão linear entre desempenho do atributo e a satisfação geral com o
serviço. O desempenho é atribuído por meio de escala direta, por exemplo, de 1 a 10, ou de
maneira relativa à concorrência, por exemplo, muito pior, pior, igual, melhor, muito melhor,
ou ao desempenho esperado (GARVER, 2003).
27
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
5,0
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0
Figura 1 – Matriz de importância e desempenho
Fonte: Adaptado de GARVER, M. S. Best practices in identifying customer-driven
improvement opportunities. Industrial Marketing Management, New York, v. 32, p.
456, 2003.
A matriz é dividida em quatro quadrantes (Figura 1). Um atributo que se situar no
quadrante I terá alta importância com alto desempenho, representando uma possível vantagem
competitiva. Nesse caso, é indicado à empresa manter o bom trabalho. Já para um atributo que
tiver alta importância, mas baixo desempenho, é indicado receber atenção imediata (quadrante
II). Para melhorar a satisfação geral, Garver (2003) sugere à empresa a melhoria desses
atributos. O quadrante III contém os atributos com baixa importância e baixo desempenho,
não sendo necessário concentrar esforços adicionais nesses atributos. O quadrante IV mostra
os atributos com alto desempenho, porém com baixa importância. Nesse caso, a empresa pode
estar desperdiçando recursos que poderiam ser melhor aproveitados em outro lugar ou na
melhoria de outros atributos. Garver (2003) apresenta as diversas maneiras utilizadas para
realizar a divisão dos quadrantes e as análises de melhoria.
2.1.2 Modelo Kano
O Modelo Kano de Qualidade Atrativa e Obrigatória (KANO, 1984; BERGER et al.,
1993; MATZLER et al., 1996; TONTINI, 2000) faz distinção entre três tipos de atributos de
produtos ou serviços que influenciam a satisfação dos usuários (Figura 2).
Atributos
Atributo 3
Atributo 4
Atributo 1
Atributo 2
Satisfação atual
Importância
28
Figura 2 – Modelo Kano de qualidade atrativa e obrigatória
Fonte: Adaptado de MATZLER, K.; HINTERHUBER, H. H.; BAILON, F.et al. How
to delight your customers. Journal of Product & Brand Management,
Bradford (UK), v. 5, n. 2, p. 273, 1996.
De acordo com a Figura 2, os atributos que influenciam a satisfação dos usuários,
segundo o Modelo Kano, são:
a) atributos obrigatórios: os atributos obrigatórios preenchem as funções básicas de
um produto. Se esses atributos não estiverem presentes ou se seu desempenho for
insuficiente, os usuários ficarão extremamente insatisfeitos. Por outro lado, se
esses atributos estiverem presentes ou forem suficientes, não trarão satisfação. Os
clientes vêem esses atributos como pré-requisitos. Exemplo disso é a ética do
professor em sala de aula em relação à universidade. Se o professor falar bem da
instituição, não trará um enorme diferencial motivacional para os alunos, apenas
contribuindo para um bom clima de aprendizado. Já, se o professor criticar essa
universidade, gerará um clima de insatisfação geral entre os alunos e, por
conseqüência, criará imagem negativa de si mesmo e da universidade. Geralmente,
os clientes não mencionam a exigência dos atributos obrigatórios quando a eles é
perguntado sobre o que é importante em um produto ou serviço;
b) atributos unidimensionais: quanto a esses atributos, a satisfação do cliente é
proporcional ao nível de desempenho, sendo que, quanto maior o nível de
desempenho, maior será a satisfação do cliente e vice-versa. Quanto melhor, por
exemplo, for o atendimento nos aspectos de gentileza e cortesia na secretaria,
maior será a satisfação dos alunos; quanto menos gentileza e cortesia houver no
atendimento, maior será a insatisfação dos alunos;
c) atributos atrativos: esses atributos são pontos-chave para a satisfação do cliente. O
atendimento desses atributos traz uma satisfação mais que proporcional. Porém,
Desempenho
Superior
Desempenho
Inferior
Satisfeito
Insatisfeito
Atrativos
Obrigatórios
Unidimensional
29
eles não trazem insatisfação se não forem atendidos. Se a universidade, por
exemplo, proporcionar um curso extra de extensão para suprir uma necessidade
detectada em uma determinada turma, isso, certamente, trará satisfação; se o curso
extra não for oferecido, isso não trará insatisfação aos clientes. Atributos atrativos
não são expressos explicitamente nem esperados pelo usuário.
Além dos três tipos diferentes de atributos mencionados, podem-se identificar mais
dois outros: atributos neutros e reversos. Atributos neutros são aqueles cuja presença não traz
satisfação e cuja ausência não traz insatisfação. São exemplos de atributos neutros aqueles
que nunca, ou apenas raramente, são usados pelo cliente. Atributos reversos são aqueles cuja
presença traz insatisfação.
Apesar de ainda não ser muito difundido no Brasil, o Modelo Kano tem sido utilizado
com sucesso em diversas aplicações. Zultowski (1994) apresenta a sua utilização na análise
dos atributos que trazem sucesso em serviços de seguros. Martensen e Grnholdt (2001)
apresentam uma adaptação do Modelo Kano para aplicação na melhoria dos métodos de
gestão de pessoas, por meio da identificação, pelos funcionários, de atributos atrativos e
obrigatórios nos estilos de gerência. Huisknoen e Pirttilä (1998) apresentam a utilização do
Modelo Kano na melhoria dos serviços logísticos ao cliente, discutindo os benefícios
potenciais de sua utilização no processo de planejamento desses serviços. Bendlin e Tontini
(2000) apresentam uma aplicação na identificação de atributos atrativos e obrigatórios em
serviços terceirizados de contabilidade. Figueredo (2005) e Figueredo, Tontini e Silveira
(2006) citam estudos referentes à aplicação de métodos de avaliação de satisfação à realidade
das IES, entre eles o Modelo Kano.
Segundo o Modelo Kano, alguns atributos podem trazer mais satisfação que outros
quando estão presentes. Por sua vez, alguns atributos obrigatórios podem trazer mais
insatisfação do que outros quando tiverem desempenho insuficiente ou não estiverem
presentes. A identificação do grau de satisfação ou insatisfação que o desempenho de um
atributo específico pode causar ao cliente é de suma importância para garantir um alto grau de
competitividade no mercado. Entretanto, o modelo original de Kano não identifica o grau de
satisfação dos clientes.
Na tentativa de identificar o grau de satisfação ou insatisfação que a
presença/suficiência ou ausência/insuficiência de um atributo causa aos clientes, Berger et al.
(1993) desenvolveram o Coeficiente de Satisfação do Cliente (CSC). O CSC determina se a
satisfação do cliente pode ser aumentada com a melhoria de um requisito do produto ou se
essa melhoria apenas evitará que o cliente fique insatisfeito. Diferentes segmentos de mercado
30
geralmente possuem diferentes necessidades e expectativas. Por isso, nem sempre está claro
se certo atributo pode trazer um diferencial de concorrência para todos os segmentos.
O CSC é um indicativo de o quanto um atributo do produto pode trazer satisfação ou,
no caso do seu não-atendimento, o quanto pode trazer insatisfação ao cliente. Porém, o CSC
não leva em consideração, no cálculo de sua fórmula, o grau que um determinado atributo é
considerado reverso pelos clientes. Assim, um atributo considerado reverso pela maioria dos
clientes pode ser considerado atrativo, obrigatório, neutro ou unidimensional quando
calculado o Coeficiente de Satisfação do Cliente. Além disso, o CSC apenas identifica a
proporção de clientes que afirmaram terem ficado satisfeitos com a presença ou suficiência de
um atributo e a proporção de clientes que afirmaram terem ficado insatisfeitos com sua
ausência ou insuficiência. O CSC não considera o grau de satisfação ou insatisfação que um
atributo pode trazer.
Tontini (2003) apresenta o desenvolvimento de uma metodologia modificada para
identificação dos atributos dentro do Modelo Kano. O autor desenvolveu uma escala variável
de respostas para o questionário do Modelo Kano, permitindo a determinação do grau de
satisfação ou insatisfação que a existência ou inexistência de um atributo pode trazer aos
consumidores. Além da modificação no questionário, esse estudo introduziu uma maneira
modificada de calcular o CSC de Berger. Por meio da aplicação do questionário original e do
questionário de Kano modificado a uma amostra de 200 consumidores de serviços bancários
nos Estados Unidos, foi verificado que o questionário proposto e a nova fórmula de cálculo do
CSC podem identificar, com maior grau de refinamento, a classificação de atributos atrativos,
unidimensionais, obrigatórios e neutros.
2.1.3 Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa (PRC)
A Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa, proposta originalmente por
Brandt (1987), identifica os atributos mais relevantes para aumentar ou reduzir a satisfação
geral a partir da satisfação no que se refere ao desempenho atual dos atributos de produtos ou
serviços e considera a relação não-linear entre a satisfação dos atributos e a satisfação geral.
Matzler e Sauerwein (2002); Matzler et al. (2004) questionam a utilização da Matriz
de Importância x Desempenho devido às múltiplas possibilidades de interpretação pelos
usuários e a sua importância derivada estatisticamente, revelando diferenças nos resultados da
utilização de ambas. Os autores apontam o PRC como alternativa mais vantajosa, visto que
mede a relação assimétrica entre a satisfação do atributo e a satisfação geral. Matzler et al.
31
(2004) aplicaram o PRC utilizando um coeficiente beta por atributo, sendo que o valor desse
coeficiente variava conforme o desempenho do atributo: alto, médio ou baixo.
Picolo (2005); Picolo e Tontini (2006) apresentam as vantagens da utilização do
método PRC em relação à importância auto-avaliada e à importância derivada
estatisticamente, utilizadas de forma freqüente. Mais especificamente, os autores chamam a
atenção para o fato de a importância derivada estatisticamente considerar somente um
coeficiente beta por atributo, enquanto no PRC são considerados dois coeficientes beta por
atributo: um para a penalidade (valores negativos) e outro para a recompensa (valores
positivos). Essa ampliação de parâmetros de avaliação é considerada vantajosa por esses
autores, pois proporciona o enriquecimento e melhoria da confiabilidade da análise.
Em suas pesquisas, Picolo (2005); Picolo e Tontini (2006) concluem que o PRC,
obtido pela aplicação de uma equação de regressão com variáveis dummy, comprova a relação
não-linear e assimétrica entre a satisfação dos atributos e a satisfação geral. A utilização desse
método permitiu aos autores identificar os atributos que exercem influência sobre a satisfação
geral e se o atributo impacta somente quando a satisfação estiver abaixo dos níveis desejados
ou praticados pelo mercado, acima ou em ambas as situações. Nessa relação não-linear e
assimétrica, em função da magnitude dos coeficientes de penalidade e recompensa, os
atributos podem ser classificados em obrigatórios (básicos), unidimensionais, atrativos
(excitantes) e neutros.
O Quadro 1 mostra a classificação não-linear segundo o Modelo Kano (KANO et al.,
1984; TONTINI; SILVEIRA, 2005) e a influência dos resultados dos coeficientes sobre a
satisfação geral. (MATZLER; SAUERWEIN, 2002; MATZLER et al., 2004; PICOLO, 2005;
PICOLO; TONTINI, 2006).
Coeficiente Penalidade Recompensa Resultado
Classificação
Kano
significativo
não-
significativo
O nível de satisfação do atributo abaixo do
nível médio influencia a satisfação geral,
mas acima desse nível não influencia.
Básico ou
Obrigatório
não-
significativo
significativo
O nível de satisfação do atributo acima do
nível médio de satisfação influencia a
satisfação geral, mas abaixo desse nível
não influencia.
Atrativo
significativo significativo
O nível de satisfação do atributo acima ou
abaixo do nível médio influencia a
satisfação geral.
Unidimensional
não-
significativo
não-
significativo
O nível de satisfação do atributo não
influencia a satisfação geral.
Neutro
Quadro 1 - Influência dos resultados sobre a satisfação geral conforme classificação do Modelo Kano
Fonte: A pesquisadora.
32
Os atributos obrigatórios ou básicos apresentam o coeficiente de penalidade com
magnitude significativamente superior ao coeficiente de recompensa. A satisfação geral é
influenciada, quando o nível de satisfação do atributo for abaixo do nível médio de satisfação
praticado pelo mercado, mas não é influenciada quando acima.
Os atributos atrativos ou excitantes apresentam o coeficiente de recompensa com
magnitude significativamente superior ao coeficiente de penalidade. A satisfação geral é
influenciada quando o nível de satisfação do atributo for acima do nível médio de satisfação
praticado pelo mercado, mas não é influenciada quando abaixo.
Os atributos unidimensionais ou de desempenho apresentam o coeficiente de
penalidade com magnitude próxima ao coeficiente recompensa. A satisfação geral é
influenciada com o nível de satisfação do atributo, tanto quando acima ou abaixo do nível
médio de satisfação praticado pelo mercado.
Existem, ainda, os atributos neutros, que não influenciam a satisfação geral,
independente do seu nível de satisfação. (MATZLER; SAUERWEIN, 2002; MATZLER et
al., 2004; PICOLO, 2005; PICOLO; TONTINI, 2006).
Conforme já mencionado, o PRC é obtido por meio de uma equação de regressão
com variáveis dummy, as quais podem ser binárias ou intervalares.
2.1.3.1 Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa (PRC) utilizando variáveis
dummy binárias
Com a avaliação da satisfação dos atributos e da satisfação geral de um produto ou
serviço, criam-se duas variáveis dummy, que são recodificações das avaliações dos atributos.
A primeira variável dummy representa a recompensa, e a segunda, a penalidade. Em síntese,
quando a avaliação do atributo for abaixo de uma determinada referência (se a avaliação do
atributo for de -5 a +5, por exemplo, a referência pode ser 0), sendo que se coloca 0 na
variável de recompensa e 1 na penalidade. Quando a avaliação do atributo for acima da
referência, coloca-se 1 na variável recompensa e 0 na penalidade. Quando a avaliação do
atributo for igual à referência, as variáveis recompensa e penalidade recebem 0 em ambos os
casos. Por isso, a recodificação pode ser chamada de dummy binária, assumindo valor 0 ou 1.
Conduzindo-se uma análise de regressão múltipla, em que as variáveis dummy são as
variáveis independentes e a satisfação geral, a variável dependente, estima-se a equação Y =
β0 + β
1
recompensa + β
2
penalidade, obtendo-se dois coeficientes de regressão, um para as
33
recompensas e outro para as penalidades. (MATZLER; SAUERWEIN, 2002; MATZLER et
al., 2004; PICOLO, 2005; PICOLO; TONTINI, 2006).
O coeficiente relativo à recompensa representa o acréscimo de satisfação geral média
quando a satisfação do atributo é positiva, e o coeficiente referente à penalidade representa o
decréscimo médio da satisfação geral quando a satisfação do atributo for negativa.
2.1.3.2 Análise do Contraste da Penalidade e da Recompensa (PRC) utilizando variáveis
dummy intervalares
Picolo (2005); Picolo e Tontini (2006) optaram pela utilização da análise de regressão
com variáveis dummy intervalares devido à possibilidade de estimar a satisfação geral com
pequenas variações de satisfação do atributo. Ao efetuarem as recodificações de suas
avaliações dos atributos em penalidade e recompensa, Ting e Chen (2002); Cheung e Lee
(2005) utilizaram variáveis dummy intervalares, conforme mostra o Quadro 2.
Avaliação dos
atributos
Avaliação do
produto
Penalidade com escala
intervalar negativa
Penalidade e
recompensa
com valor
igual a zero
Recompensa com
escala intervalar
positiva
Ting; Cheng (2002) - sig – 5%
Escala de Likert com 8
pontos (-4 extremamente
discordo e +4 como
extremamente concordo)
Escala de 10 pontos
(1 baixo grau de
satisfação e 10 alto
grau de satisfação)
1,39; 1,10; 0,69 e 0,00
(valor do logaritmo
natural da escala
negativa)
Centro da
escala
0,00; 0,69; 1,10;
1,39
(valor do logaritmo
natural da escala
negativa)
Cheung; Lee (2005) – sig a 10% e R
2
= 0,550
Escala de Likert com 7
pontos (1 discordo
completamente e 7
concordo
completamente)
Escala de Likert
(1 muito insatisfeito
a 7 muito satisfeito)
Multiplicou com uma
constante para que o
valor mínimo da escala
fosse = -7
Média da
avaliação
Multiplicou com
uma constante para
que o valor Máximo
da escala fosse = + 7
Quadro 2 - Resumo da avaliação dos atributos e sua recodificação com escala intervalar
Fonte: PICOLO, Jaime Dagostim. Influência do desempenho de atributos de produtos ou serviços na
satisfação dos clientes
: uma análise comparativa entre diferentes técnicas de pesquisa. 2005.
196f. p. 78. Dissertação (Mestrado em Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas,
Universidade Regional de Blumenau, Blumenau, 2005.
Ting e Chen (2002) recodificaram a penalidade e recompensa utilizando o logaritmo
natural para recodificar as avaliações dos atributos, sendo o valor de referência posicionado
no centro da escala. Cheung e Lee (2005) utilizaram, como referência na recodificação da
penalidade e recompensa, o valor médio de satisfação atual de cada atributo e recodificaram a
escala acima e abaixo dessa referência.
34
A recodificação com valor médio da satisfação pode ser obtida diminuindo cada valor
de satisfação do atributo pelo valor médio de satisfação do próprio atributo. Um exemplo
dessa recodificação é apresentado no Quadro 3, com o valor médio de satisfação do atributo
igual a 1. Foi criada uma nova tabela de variáveis recodificadas, em que a satisfação geral é
repetida com os mesmos valores e cada avaliação da satisfação do atributo é transformada em
penalidade e recompensa. Toda avaliação é comparada com o valor de satisfação média do
atributo. Se a avaliação for maior do que a média, então a recompensa é igual à avaliação
menos a média (4 - 1 = 3), e a penalidade é igual a zero. Se a avaliação for menor do que a
média, então a penalidade é igual à avaliação menos a média (-2 -1 = -3), e a recompensa é
igual a zero. Se a avaliação for igual à média, então ambas, penalidade e recompensa, são
iguais a zero. A penalidade e a recompensa indicam a “distância” entre a avaliação do atributo
e a satisfação média atual. (PICOLO, 2005; PICOLO; TONTINI, 2006).
Dados de Pesquisa
Variáveis recodificadas com variáveis dummy intervalares
Satisfação do
Atributo
Satisfação
Geral
Penalidades Recompensas
Satisfação
Geral
4 4 0 3 4
-2 3 -3 0 3
1 5 0 0 5
Satisfação média
1
Quadro 3 - Exemplo de recodificação da satisfação do atributo com variáveis dummy intervalar com
referência igual à satisfação atual
Fonte: PICOLO, Jaime Dagostim. Influência do desempenho de atributos de produtos ou serviços na
satisfação dos clientes: uma análise comparativa entre diferentes técnicas de pesquisa. 2005. 196f.
p. 79. Dissertação (Mestrado em Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade
Regional de Blumenau, Blumenau, 2005.
Utilizando o procedimento de recodificação e aplicando a um exemplo de relação não-
linear, esses mesmos autores obtiveram o gráfico da Figura 3, que tem o valor de referência
médio da satisfação com o atributo igual a 2. A vantagem da utilização do valor médio de
satisfação atual como referência é que se conhecerá o impacto sobre a satisfação geral para o
acréscimo ou decréscimo da satisfação atual de cada atributo. (PICOLO, 2005; PICOLO;
TONTINI, 2006).
35
Figura 3 - Modelo de satisfação com variáveis dummy intervalar do atributo
qualidade das frutas, verduras e legumes (AT11)
Fonte: PICOLO, Jaime Dagostim. Influência do desempenho de atributos de
produtos ou serviços na satisfação dos clientes: uma análise comparativa
entre diferentes técnicas de pesquisa. 2005. 196f. Dissertação (Mestrado em
Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Universidade
Regional de Blumenau, Blumenau, 2005.
.
O modelo de satisfação geral do atributo qualidade das frutas, verduras e legumes
(AT11), apresentado na Figura 3, é Y = 2,01 + 0,33Xneg + 0,59Xpos, obtido por meio da
recodificação com referência igual à satisfação média do atributo. Nesse caso, a recompensa
(0,59) é o acréscimo da satisfação geral para cada unidade de acréscimo da satisfação do
atributo quando for acima da média, e a penalidade (0,33) é o decréscimo da satisfação geral
para cada unidade de decréscimo da satisfação do atributo quando for abaixo da média.
Nas pesquisas de Picolo (2005); Picolo e Tontini (2006), as variáveis dummy foram
recodificadas com a referência igual à satisfação média atual de cada atributo. Com esse
procedimento, os autores deslocaram o ponto de alteração do ângulo da reta onde ocorreu o
maior número de avaliações e conheceram o impacto sobre a satisfação geral a partir da
satisfação média, que foi o diagnóstico atual.
2.1.3.3 Análise de PRC com variáveis dummy binárias versus intervalares
A Figura 4 apresenta o atributo cortesia no atendimento (AT15) dos estudos de Picolo
(2005); Picolo e Tontini (2006), demonstrando a relação entre a satisfação desse atributo e a
satisfação geral.
Y = 2,01 + 0,33Xneg + 0,59Xpos
R
2
= 0,280
36
Modelo de satisfação com dummy binárias
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
-6,00 -4,00 -2,00 0,00 2,00 4,00 6,00
Satisfação com o atributo
Satisfação geral
Gráfico I
R
2
= 0,198
Modelo de satisfação com dummy intervalares
-6,00
-4,00
-2,00
0,00
2,00
4,00
6,00
-6,00 -4,00 -2,00 0,00 2,00 4,00 6,00
Satisfação com o atributo
Satisfação geral
Gráfico II
R
2
= 0,297
Figura 4 - Relação não-linear entre a satisfação do atributo cortesia no atendimento (AT15) e a satisfação
geral
Fonte: PICOLO, Jaime Dagostim. Influência do desempenho de atributos de produtos ou serviços na
satisfação dos clientes: uma análise comparativa entre diferentes técnicas de pesquisa. 2005. 196f.
p. 132. Dissertação (Mestrado em Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas,
Universidade Regional de Blumenau, Blumenau, 2005
.
O primeiro gráfico da Figura 4 apresenta o modelo de satisfação geral com variáveis
dummy binárias. Se a satisfação com o atributo for acima ou abaixo da referência (valor
médio da satisfação do atributo), não importando o valor de acréscimo (seja uma ou duas
unidades), o modelo fornecerá sempre o mesmo valor de satisfação geral. No segundo gráfico
da Figura 4, apresenta-se o modelo análise de regressão, pelo qual os autores optaram, de
satisfação geral com equação de regressão com variáveis dummy intervalares, onde o
coeficiente de regressão obtido equivale ao fator de acréscimo ou decréscimo da satisfação
geral para cada unidade da satisfação do atributo.
Mostra-se, na Figura 5, o modelo de satisfação geral com todos os atributos
desenvolvido por Picolo (2005).
37
-0,40
-0,30
-0,20
-0,10
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
AT1 AT2 AT3 AT4 AT5 AT6 AT7 AT8 AT9 AT10 AT11 AT12 AT13 AT14 AT15 AT16
Coeficientes de Regressão
Recompensa
Penalidade
Atributos AT1
AT2
AT3
AT4
AT5
AT6
AT7
AT8
AT9
AT10
AT11
AT12
AT13
AT14
AT15
AT16
recompensa -0,00
-0,00
0,16
-0,05
0,02
0,14
0,06
0,05
-0,03
-0,01
0,20
0,17
0,10
-0,11
0,11
0,02
p-value 0,95
0,99
0,02
0,41
0,82
0,05
0,54
0,66
0,64
0,87
0,06
0,04
0,34
0,13
0,22
0,75
Significância Ins Ins ** Ins Ins *** Ins Ins Ins Ins *** ** Ins Ins Ins Ins
Penalidade -0,02
-0,09
0,06
-0,01
-0,06
0,05
0,03
-0,11
0,03
-0,04
-0,08
0,05
-0,22
-0,15
-0,33
0,04
p-value 0,74
0,15
0,31
0,87
0,44
0,38
0,63
0,11
0,67
0,56
0,23
0,47
0,00
0,02
0,00
0,54
Significância Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins Ins * ** * Ins
R
2
ajustado 0,572
0
= 2,28 * Sig a 0,01
VIF – faixa 1,53 a 3,27 ** Sig a 0,05
Normalidade dos resíduos (p-value) = 0,618 *** Sig a 0,10
Figura 5 – Modelo da satisfação geral com todos os atributos
Fonte: PICOLO, Jaime Dagostim. Influência do desempenho de atributos de produtos ou serviços na
satisfação dos clientes: uma análise comparativa entre diferentes técnicas de pesquisa. 2005. 196f.
p. 135. Dissertação (Mestrado em Administração) – Centro de Ciências Sociais Aplicadas,
Universidade Regional de Blumenau, Blumenau, 2005.
O gráfico da Figura 5 apresenta o resultado do modelo multi-atributo da satisfação
geral com a equação de regressão com variáveis dummy intervalares: Y = β
0
+ β
1
AT
1
pos +
β
2
AT
1
neg + ...β
31
AT
16
pos + β
32
AT
16
neg, onde “AT
n
” é a satisfação atual com o atributo. Os
valores β, por exemplo, do atributo AT11, representam o impacto sobre a satisfação geral.
Quando o atributo apresentar satisfação acima da média, o valor da recompensa é igual a 0,20
e, abaixo da média, o valor penalidade é igual a 0,08. (PICOLO, 2005; PICOLO; TONTINI,
2006).
Em relação às limitações do PRC, estas são similares às outras formas de equações de
regressão. Segundo Garver (2003), para ter um resultado confiável do ajuste de regressão,
necessita-se da validação do modelo de regressão quanto à normalidade dos resíduos e baixa
multicolinearidade entre as variáveis independentes. Wirtz (2001) recomenda avaliar o
atributo num período próximo à experiência de utilização desse atributo, pois a memória da
experiência aumenta a qualidade da avaliação. Uma recomendação é o incremento de
38
atributos para aumentar o esforço cognitivo do respondente – mas sem sobrecarregá-lo – no
processo de avaliação e distinção entre atributos. Outra limitação do método é que o mesmo
descarta atributos dos quais os usuários não possuam experiência prévia. Entre esses atributos,
estão os inovadores, não apresentando, dessa forma, influência sobre a satisfação geral. Os
respondentes tendem a julgar o nível de satisfação desses atributos com avaliações neutras e
negativas. (MATZLER; SAUERWEIN, 2002; MATZLER et al., 2004; PICOLO, 2005;
PICOLO; TONTINI, 2006).
2.1.4 Modelagem de Equações Estruturais
A Modelagem de Equações Estruturais é uma técnica de análise estatística
multivariada e confirmatória, guiada pela teoria, atualmente utilizada em quase todos os
campos da ciência. Essa técnica permite lidar com múltiplos relacionamentos
simultaneamente, com eficiência estatística, e avaliar os relacionamentos de forma
abrangente, provendo uma transição da análise exploratória para a confirmatória. A SEM
utiliza equações de regressão simultâneas, modelagem de variáveis latentes
2
a partir de
variáveis observadas (indicadores), estima parâmetros do modelo testado e verifica seu grau
de ajuste, como também compara, ao estimar o modelo, a matriz de covariância obtida e a
matriz de covariância observada. (HAIR JR. et al., 2005).
As nomenclaturas já usadas em SEM são: Modelagem de Caminhos (Path Modeling),
Análise de Caminhos (Path Analisys) e Análise de Variáveis Latentes de Equações Estruturais
(Latent Variable Analisys of Structural Equations). Também tem sido referida como Análise
LISREL
3
, Modelagem Causal e Equações Estruturais. Essas nomenclaturas se apresentam
tanto como reflexos da filosofia quanto do período em que cada pesquisador aprendeu a
utilizar essa análise. Para a descrição das estruturas hipotetizadas nas relações, tem-se
especificado como Análise de Equações Estruturais ou Modelagem de Equações Estruturais.
(FARIAS; SANTOS, 2000). Hair Jr. et al. (2005) ainda incluem as denominações: Análise de
Estrutura de Covariância, Análise de Variável Latente e Análise Fatorial Confirmatória.
O processo de aplicação de SEM começa pela fundamentação teórica que justifique as
escolhas de relações causais entre os diferentes construtos. De forma complementar, podem
2
Ressalta-se que, nesta dissertação, a nomenclatura dimensões, utilizada na revisão de literatura, equivale a
variáveis latentes ou construtos, utilizada em SEM, bem como a nomenclatura atributos, utilizada na revisão de
literatura, equivale, em SEM, a variáveis indicadoras.
3
™Scientific Software International (2005).
39
ser utilizadas entrevistas em profundidade ou com grupos focais para a seleção das variáveis
que comporão os construtos. Para selecionar as variáveis independentes (variáveis
indicadoras), que serão conseqüência das variáveis dependentes (construtos ou variáveis
latentes), o pesquisador pode se embasar na fundamentação teórica e nas entrevistas, bem
como em sua experiência prévia e em seus objetivos da pesquisa. Hair Jr. et al. (2005)
apontam que o principal problema na construção de modelos fundamentados na teoria é a
omissão de variáveis independentes, ou seja, dos erros de especificação. A técnica pressupõe
que as ligações do modelo sejam feitas na direção correta, de forma a testar sua consistência
em relação aos dados observados. Sendo consistentes as relações e os dados, o modelo é dito
plausível, não sendo possível, entretanto, afirmar que seja correto (HAIR JR. et al., 2005).
Maruyama (1998 apud FARIAS; SANTOS, 2000) também afirma que a teoria oferece
o ponto central dessa técnica e que os métodos de SEM devem ter início em um modelo
conceitual que especifique as relações entre um conjunto de variáveis.
Hair Jr. et al. (2005) indicam sete estágios para modelar equações estruturais:
(1) desenvolvimento de um modelo teórico;
(2) construção de um diagrama de caminhos de relações causais;
(3) conversão do diagrama de caminhos em um modelo estrutural ou de mensuração;
(4) escolha do tipo de matriz de dados e estimação do modelo proposto;
(5) avaliação da identificação do modelo estrutural;
(6) avaliação dos critérios de qualidade de ajuste;
(7) interpretação e modificação do modelo, se teoricamente justificadas.
Os programas mais conhecidos que atualmente realizam SEM são: LISREL
(JÖRESKOG; SÖRBOM, 1993), EQS (BENTLER, 1989), AMOS (ARBUCKLE, 1997).
Esses programas, conforme Farias e Santos (2000), utilizam modelos lineares nas análises
efetuadas para verificar as relações hipotetizadas entre as variáveis. Os programas PLS,
PROC CALIS of SAS, o COSAN e o LVPLS são citados por Hair Jr. et al. (1998), enquanto
Loehlin (1998) cita o MX, o RAMONA e o SEPATH.
A utilização da Modelagem de Equações Estruturais apresenta vantagens e
desvantagens, apresentadas por Marchetti, Prado e Silva (1991), conforme o Quadro 4.
40
Vantagens Desvantagens
Generalidade dos indicadores propostos Dificuldade de manipulação estatística
Visão de outros indicadores que não os operacionais
Ausência de avaliações específicas dos serviços de
uma organização
Permissão de sumarização em indicadores de
Satisfação, ponderando pela contribuição efetiva de
cada indicador
Dificuldade de interpretação e transformação em ações
corretivas pela organização
Diminuição do tamanho da amostra coletada e do erro
de mensuração do construto
Precisão das mensurações
Diagnóstico pouco mais específico
Quadro 4 – Vantagens e desvantagens da Modelagem de Equações Estruturais
Fonte: Adaptado de MARCHETTI, Renato; PRADO, Paulo Henrique; SILVA, Antônio Roberto da. (1991)
CONGRESO INTERNACIONAL DEL CLAD SOBRE LA REFORMA DEL ESTADO Y DE LA
ADMINISTRACIÓN PÚBLICA, 6., 2001, Buenos Aires.
O Quadro 4 permite observar diversas vantagens que podem ser obtidas com a
utilização da modelagem de equações estruturais e indica que esta técnica não objetiva avaliar
os níveis atuais de satisfação ou desempenho dos serviços, mas sim, por meio do desempenho
atual, avaliar a importância das variáveis de forma integrada.
Bem (2004) cita algumas particularidades da análise confirmatória:
a) cada indicador fará, preferencialmente, parte de apenas uma variável latente, restrição
que torna mais fácil a interpretação dos fatores;
b) permite a realização de testes estatísticos para as hipóteses decorrentes da teoria,
possibilitando a generalização dos resultados para a população;
c) permite que parte específica do indicador esteja correlacionado com outras fontes de
erro.
A Modelagem de Equações Estruturais permite testar a ordem causal entre um
conjunto de construtos categorizados em construtos ou variáveis exógenas e endógenas
4
.
Trata-se de uma técnica estatística utilizada quando há interdependência entre variáveis. Hair
Jr. et al. (2005) justificam esse procedimento teórico com a melhoria da estimação estatística
e de representação de conceitos teóricos, bem como com a explicação do erro de mensuração,
ou seja, com a variância não-explicada do modelo.
A SEM oferece estimativas da força de todas as relações hipotetizadas em um
esquema teórico. As informações disponibilizadas referem-se tanto ao impacto de uma
variável sobre a outra quanto à relação de uma influência indireta de uma variável
posicionada entre duas outras, denominada interveniente ou mediadora. (MARUYAMA, 1998
apud FARIAS e SANTOS, 2000, p. 114).
4
Explanar-se-á a diferença entre ambas posteriormente.
41
Para representar um modelo, usa-se o diagrama de caminhos. Este é a representação
gráfica do conjunto completo das relações hipotéticas entre as variáveis de um modelo de
equações estruturais. A Figura 6 mostra a representação gráfica de um diagrama de caminhos.
Figura 6 – Representação de ligações entre atributos indicadores e construtos/variáveis latentes
Fonte: SCIENTIFIC SOFTWARE INTERNATIONAL. LISREL for structural equation deling. Hierarchical
Linear and nonlinear Modeling (HLM). Item Response Theory (IRT) based programs for ...
Observa-se, na Figura 6, que um conjunto de setas faz a ligação entre os construtos. As
setas retilíneas descrevem o impacto das variáveis independentes sobre as variáveis
dependentes. As setas retilíneas que saem da variável latente denotam que ela é a causa das
variáveis indicadoras e que as variáveis indicadoras são efeitos observáveis da variável
latente. As setas curvilíneas descrevem a correlação entre as variáveis, assim como
multicolinearidade em regressão múltipla. (HAIR JR. et al., 2005).
No quadrante I da Figura 6, são mostradas as variáveis indicadoras (x
1
, x
2
, ...) de
variáveis latentes exógenas (
1,
2
e
3
), que são variáveis manifestas ou variáveis observáveis,
usadas como medida de um conceito ou variável latente exógena. A nomenclatura de variável
indicadora é adotada em Modelagem de Equações Estruturais. Contudo, essas variáveis são
também referidas, em alguns textos específicos, como atributos, podendo ser medidas por
questionários ou outros instrumentos de pesquisa. Segundo Hair Jr. et al. (2005), se existe
apenas uma variável latente, endógena ou exógena, a identificação do modelo exige que sejam
utilizadas, no mínimo, três variáveis indicadoras. Para duas ou mais variáveis latentes, devem
ser utilizadas duas ou mais variáveis indicadoras para cada uma dessas variáveis latentes,
embora três variáveis indicadoras continuem sendo o número mais indicado.
Quadr
ante
I
Quadrante II
Quadrante III
Quadrante IV
x
1
x
2
x
3
x
4
x
5
x
6
y
1
y
2
y
3
y
4
1
2
3
1
2
6
x
63
32
5
4
1
2
3
x
53
x
42
x
32
x
21
21
31
11
12
22
23
1
y
11
y
21
y
32
y
42
1
2
3
4
2
11
21
42
As variáveis latentes, também denominadas por alguns autores como construtos, são
conceitos particulares que podem ser definidos em termos teóricos, mas não podem ser
diretamente mensuráveis. Essas variáveis podem, apenas, serem aproximadas por indicadores
ou variáveis manifestas, que são variáveis observadas. Esses indicadores são considerados
efeitos das variáveis latentes. Por esse motivo, as setas do diagrama de caminhos sempre são
orientadas da variável latente para as suas variáveis indicadoras.
Ainda em relação à nomenclatura, em certos textos específicos, os construtos ou
variáveis latentes correspondem ao termo dimensões.
As variáveis latentes, dispostas no quadrante II da Figura 6, são consideradas exógenas
quando influenciam outras variáveis no modelo. No diagrama de caminhos, essas variáveis
não recebem nenhuma seta; portanto, não são efeitos de outras variáveis latentes; apenas
causa.
As variáveis latentes, dispostas no quadrante III da Figura 6, são consideradas
endógenas, pois são efeitos de outras variáveis latentes. Em termos de diagrama de caminhos,
pelos menos uma seta conduz a elas.
Os submodelos que relacionam as variáveis latentes com suas respectivas variáveis
indicadoras são chamados de submodelos de mensuração, representados, na Figura 6, pela
união dos quadrantes I e II e pela união dos quadrantes III e IV. O submodelo de mensuração
também é conhecido como análise fatorial confirmatória. Ao contrário da análise fatorial
exploratória, na qual se procura determinar as influências entre as variáveis indicadoras e as
latentes, na confirmatória, pressupõe-se que as causas estabelecidas pelos relacionamentos
sejam verdadeiras. Muitas vezes, quando nenhuma hipótese prévia é estabelecida entre fatores
latentes e variáveis manifestas disponíveis, usa-se a análise fatorial exploratória como
instrumento que determina os relacionamentos desejados. O submodelo que trata
especificamente dos relacionamentos entre as variáveis latentes é conhecido como Modelo de
Equações Estruturais. Esse modelo constitui uma generalização da regressão linear, na
situação em que diversas variáveis dependentes são permitidas, conforme representado na
Figura 6, pela união dos quadrantes II e III. (LOESCH; HOELTGEMBAUM, 2005).
No quadrante IV da Figura 6, são mostradas variáveis indicadoras (y
1
, y
2
,....) de
variáveis latentes endógenas (
1
e
2
). Essas são variáveis manifestas ou variáveis
observáveis, usadas como medida de um construto ou variável latente endógena. Como
mostrado, nesse quadrante, essas variáveis são, cada uma, efeito de, pelo menos, uma outra
variável latente, podendo ter efeito em outras variáveis latentes endógenas.
43
O modelo necessita ser estimado, e existem vários métodos de estimação, ou seja,
formas de medir a proximidade entre a matriz de covariância Σ calculada e a observada S.
Cada uma caracteriza-se pelo emprego de uma função de discrepância F, conforme o
Quadro 5.
Método de estimação Função de discrepância
Máxima
verossimilhança
)qp()(tr||log||logF
1
MV
+−+−=
−
SS
Mínimos quadrados
não-ponderados
])[(tr
2
1
F
2
MQ
S −=
Mínimos quadrados
generalizados
21
MQG
)]([tr
2
1
F SS −=
−
Mínimos quadrados
ponderados
)
ˆ
()'
ˆ
(F
1
DAL
SWS −−=
−
onde W possui elementos w
ijkl
= σ
ijkl
−σ
ij
σ
kl
; σ
ijkl
é a
curtose; σ
ij
é a covariância
Quadro 5 – Funções de discrepância de métodos de estimação SEM
Fonte: Adaptado de HAIR JUNIOR, Joseph F; ANDERSON, Rolph E; TATHAM, Ronald L. et al.
Análise multivariada de dados. 5. ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.
Dentre os métodos mais usados, pode-se citar o de Máxima Verossimilhança (MV)
5
,
método que costuma ser indicado quando as variáveis seguem distribuição normal. Entretanto,
Olsson et al. (2000) afirmam que o MV provê índices mais realistas de ajuste global e valores
de parâmetro menos parciais, sendo menos tendencioso, mesmo utilizando dados não-
normais. O método dos Mínimos Quadrados Ponderados (MQP), de uso bastante geral, é
utilizado quando as variáveis não seguem distribuição normal. Porém, o MQP perde para o
MV quando há normalidade dos dados.
Em relação à amostra, Hair Jr. et al. (2005) e Kline (1998) indicam a necessidade de
15 a 20 casos (respondentes) por parâmetro, para que possam ser realizadas análises
estatísticas multivariadas. Utilizando o procedimento de Estimação de Máxima
Verossimilhança (MV), é recomendada uma amostra mínima entre 100 a 150 respondentes. O
tamanho amostral crítico é de 200 respondentes, podendo ser aumentado consideravelmente
de acordo com erros de especificação. Já em referência à formação dos questionários, são
indicadas, para a mensuração, um número mínimo de três indicadores (variáveis indicadoras),
sem limite superior. Entretanto, em virtude de questões práticas, são indicados de 5 a 10
indicadores por construto. (HAIR JR. et al., 2005).
Para criar uma base para o teste das hipóteses propostas, é importante que a análise
exploratória dos dados siga uma série de etapas para verificar pressupostos e a consistência
5
Máxima Verossimilhança (MV) é a tradução do termo em inglês Maximum Likelihood (ML).
44
dos dados, confiabilidade e validade das medições e escalas. O estudo de Gonçalves Filho,
Guerra e Moura (2003) tratou e verificou os dados utilizando a seguinte metodologia:
tratamento de dados inconsistentes, tratamento de dados ausentes, imputação de dados,
tratamento de itens reversos, análise de valores extremos multivariados, análise de
normalidade, análise de linearidade, confiabilidade – alfa de Cronbach, análise de
confiabilidade – confiabilidade composta e variância extraída, análise de validade
discriminante e validade convergente.
Em seguida, na fase explicativa de SEM, Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003)
utilizaram o método Máxima Verossimilhança, abordagem comumente utilizada em
Modelagem de Equações Estruturais. Realizaram-se, também, testes das hipóteses referentes
às ligações entre construtos.
Existem modelos, como o ACSI (American National Satisfaction Index), que se
baseiam na premissa de que a satisfação do consumidor não pode ser avaliada diretamente
pelo consumidor, utilizando variáveis latentes, isto é, construtos que, não podendo ser
observados diretamente, são representados ou medidos a partir de outras variáveis
(indicadores). Com essa abordagem, pode-se avaliar a satisfação com medidas razoavelmente
precisas em modelos mais complexos, utilizando Métodos de Equações Estruturais (LISREL,
PLS, etc). Na Figura 7, apresenta-se o ACSI utilizado por Fornell et al. (1996).
Figura 7 – Modelo de avaliação da satisfação de um comprador baseado no Método de Equações
Estruturais
Fonte: FORNELL, C; JOHSON, M. D; ANDERSON, E. W. et al. The american customer satisfaction index:
nature, purpose and findings. Journal of Marketing, Chicago, v. 60. Oct. 1996.
Qualidade
percebida
pelo cliente
Expectativas
do cliente
Valor
percebido
pelo cliente
Satisfação
geral do
cliente
Reclamações
Lealdade
+
+
+
+
+
-
+
+
-
45
Conforme mostra a Figura 7, o modelo ACSI avalia construtos, como a qualidade
percebida, as expectativas dos consumidores, o valor percebido, a própria satisfação e o
comportamento de reclamações e lealdade ao fornecedor.
Uma estratégia para melhorar o ajuste do modelo, segundo Hair Jr. et al. (2005), é o
desenvolvimento de um ou mais modelos concorrentes, em que se compara o resultado dos
modelos para determinar o modelo mais ajustado. Nessa estratégia, é necessário que se
mantenha o mesmo número de construtos e indicadores do modelo inicial. Relações causais
também podem ser testadas por meio da comparação dos modelos, acrescentando-as ou
eliminando-as.
A partir de um conjunto de dados, o das variáveis indicadoras, muitos modelos podem
ser imaginados e testados. No entanto, podem ocorrer problemas, como o modelo não
convergir ou não ser identificado. Caso ocorra a não-convergência, deve-se mudar de método
de estimação ou alterar o modelo.
Para aplicar a SEM, é importante conhecer e compreender algumas medidas de
qualidade de ajuste.
2.1.5 Medidas de qualidade de ajuste geral para modelagem de equações estruturais
A avaliação da qualidade de ajuste geral para modelos de equações estruturais é feita
usando a combinação de algumas medidas de qualidade de ajuste que, em conjunto, avaliam
os resultados em três perspectivas: ajuste geral, ajuste comparativo com um modelo-base e
parcimônia do modelo. Selecionar medidas de ajuste rígidas em SEM é polêmico, podendo
ser comparado a selecionar um mínimo satisfatório para o coeficiente de determinação R
2
em
uma equação de regressão. A quantidade de medidas de ajuste cresce à medida que os
pesquisadores exploram SEM, aumentando a responsabilidade do pesquisador no que
concerne à seleção das medidas adequadas e aceitabilidade do modelo, não havendo um teste
estatístico específico para tal ou uma medida apenas.
Como fase anterior à aplicação do instrumento de coleta de dados, é de fundamental
importância verificar se o modelo é identificado. Um modelo é identificado se o número de
graus de liberdade é positivo. Partindo do fato de que a matriz de covariância observada S é
construída sobre todas as variáveis indicadoras, ela é uma matriz quadrada de p+q linhas,
onde p é igual ao número de variáveis indicadoras Y e q é número de variáveis indicadoras X.
46
Assim, há (p+q)
2
elementos em S. O cálculo de identificação do modelo pode ser feito de
acordo com a equação:
2
)1)((
+
+
+
qpqp
(2.1)
Dado que a matriz é simétrica, há, observando-se a equação (2.1), distintos valores em
S. Cada parâmetro a estimar, seja um coeficiente de alguma equação, seja uma variância ou
alguma covariância, diminui um grau de liberdade no modelo. Para estimar os parâmetros do
modelo, precisa-se de mais equações do que incógnitas. Conseqüentemente, se t é o número
de parâmetros desconhecidos (não-fixados), deve ser assegurado que o número de graus de
liberdade seja não-negativo, embora essa condição não garanta uma solução única para todos
os parâmetros do modelo. Os graus de liberdade são calculados de acordo com a equação:
t
qpqp
gl −
+
+
+
=
2
)1)((
(2.2)
Em SEM, ao contrário do que ocorre em outras técnicas estatísticas, o tamanho da
amostra não interfere no número de graus de liberdade: ele é usado apenas para estimar o erro
amostral. (LOESCH; HOELTGEMBAUM, 2005).
Se um modelo é reportado como não-identificado, há necessidade de reduzir o número
de parâmetros a estimar, quer fixando os valores de alguns ou quer os eliminando do modelo.
2.1.5.1 Medidas de Ajuste
Quanto às medidas de qualidade de ajuste geral, Hair Jr. et al. (2005) destacam:
a) Função de ajuste F, também denominada função de discrepância. No caso desta
pesquisa, que utiliza estimadores de Máxima Verossimilhança, é calculada uma
função de discrepância, e o LISREL tenta encontrar o valor mínimo para essa
discrepância. As funções de discrepância dos métodos de estimação de SEM foram
mostradas no Quadro 5.
b) Estatística qui-quadrado para a razão de verossimilhança (
2
):
2
é a única medida
de qualidade de ajuste com caráter estatístico utilizada em SEM. O qui-quadrado
usado para o teste do modelo é calculado multiplicando o valor da Função de
Ajuste F (Minimum Fit Function) pelo tamanho N da amostra. O qui-quadrado
pode ser calculado conforme a equação:
NF.
2
=
χ
(2.3)
47
Assim, de acordo com a equação (2.3), quanto maior a amostra, maior o valor do
qui-quadrado. Um grande valor de qui-quadrado relativo aos graus de liberdade
significa que as matrizes observadas e estimadas diferem sensivelmente. Níveis de
significância estatística indicam a probabilidade de que essas diferenças são
exclusivamente causadas por variações amostrais. Uma crítica apontada por Hair
Jr. et. al. (2005) é a sensibilidade do qui-quadrado em relação ao tamanho
amostral, especialmente para casos nos quais o tamanho da amostra excede a 200
respondentes, pois, entre 75 e 200 casos, apresenta-se como uma medida de ajuste
razoável. O teste qui-quadrado mostrará ajuste aceitável (diferenças não-
significantes entre as matrizes previstas e observadas) quando o tamanho amostral
se aproximar de 100 ou menos, pois quanto menor a amostra, melhor o ajuste. Para
modelos com mais casos, o qui-quadrado é quase sempre estatisticamente
significante. Essa medida também é afetada pelo tamanho das correlações no
modelo: quanto maiores as correlações, mais pobre o ajuste. Tanto para amostras
pequenas quando grandes, o pesquisador é incentivado a complementar essa
medida com outras medidas de ajuste. Pelas razões apontadas, desenvolveram-se
medidas alternativas de ajuste.
c) Raiz do erro quadrático médio de aproximação (RMSEA): O RMSEA é a
diferença média por grau de liberdade que se espera ocorrer na população, e não na
amostra, sendo indicado, portanto, para modelos confirmatórios ou concorrentes
com amostras maiores. Essa medida de qualidade de ajuste procura corrigir a
tendência da estatística qui-quadrado em não aceitar modelos especificados com
amostras grandes. São considerados aceitáveis valores de RMSEA abaixo de 0,08.
Contudo, bons modelos possuem valores de RMSEA igual ou inferior a 0,05, e
índices superiores a 0,10 demonstram ajustes pobres (HAIR JR. et al., 2005). O
RMSEA é calculado pela equação:
1
1)/(
2
−
−
=
N
gl
RMSEA
χ
(2.4)
Sendo:
2
= qui-quadrado
gl = graus de liberdade
N = tamanho da amostra
48
d) Índice de ajuste não-normado (NNFI): O NNFI combina uma medida de
parcimônia com um índice comparativo entre os modelos proposto e modelo nulo.
O modelo nulo, também chamado de modelo de independência, é definido como
um modelo no qual todas as correlações ou covariações são zero. O cálculo do
NNFI pode ser feito de acordo com a equação:
1)/
)/()/(
2
22
−
−
=
nulonulo
propostopropostonulonulo
gl
glgl
NNFI
χ
χχ
(2.5)
Não há um nível absoluto de ajuste aceitável. Entretanto, um valor comumente
recomendado está entre 0,90 e 0,95 para um ajuste aceitável e, para um bom
ajuste, acima de 0,95.
e) P-value: o teste qui-quadrado se origina do fato de a distribuição da função de
discrepância (que compara a matriz de covariância dos dados analisados com a
matriz de covariância do modelo proposto) seguir uma distribuição qui-quadrado
com número de graus de liberdade igual aos graus de liberdade do modelo. O
índice C1 gerado pelo LISREL é igual ao valor da função de discrepância
multiplicado pelo número de casos. Este valor, dividido pelos graus de liberdade,
deve ser usado para obter o p-value conforme a tabela de distribuição qui-
quadrado adequada. Como se trata de um teste qui-quadrado, a ocorrência de um
p-value significante (menor que 0,05) indica diferença significativa entre as
estruturas de covariância do modelo e dos dados reais, devendo os resultados
serem encarados com precaução. Por outro lado, a literatura indica dois fatores
preponderantes que prejudicam o comportamento da estatística p-value: 1) número
elevado de casos analisados; 2) desvio da normalidade das variáveis analisadas,
tendo ambos ocorrido nesta pesquisa.
Depois de investigar a Modelagem de Equações Estruturais, conhecer e compreender
algumas das medidas de qualidade de ajuste, dá-se continuidade a esta pesquisa, investigando
a literatura sobre antecedentes da lealdade com os objetivos de desenvolver um modelo
teórico e construir um diagrama de caminhos de relações causais.
49
2.2 ANTECEDENTES DA LEALDADE
Neste item, descrevem-se alguns estudos sobre avaliação da qualidade em serviços em
IES, atributos antecedentes da satisfação e atributos antecedentes da lealdade.
2.2.1 Avaliação da qualidade de serviços em IES
Em relação à qualidade em IES, Owlia e Aspinwall (1996) propõem uma
correspondência entre as dimensões de avaliação da qualidade dos serviços do SERVQUAL
(PARASURAMAN et al., 1988) e os fatores da qualidade no ensino superior. Os resultados
desse estudo sugerem seis dimensões por meio das quais se pode avaliar a qualidade no
ensino superior. São elas:
a) tangíveis: incluem equipamentos e instalações suficientes e atualizados, ambiente
agradável e existência de instalações de apoio (dormitórios, desportos, etc.);
b) competência: basicamente inclui formação, atualização, conhecimentos práticos,
experiência, capacidade de ensino e quantidade dos professores;
c) atitude: compreensão das necessidades dos alunos, vontade de ajudar,
disponibilidade de acesso e de tempo para orientação e simpatia;
d) conteúdo: aspectos relacionados à relevância do conteúdo para os futuros
empregos dos alunos, formação para trabalho em equipe e multidisciplinaridade;
e) prestação: relacionada aos métodos de ensino empregados, forma de apresentação
do conteúdo e aulas, justiça nas avaliações, feedback aos estudantes;
f) confiabilidade: atribuição de diplomas válidos, cumprimento de promessas e
gestão de queixas.
Partindo do trabalho de Owlia e Aspinwall (1996), Alves e Raposo (1999) utilizaram as
dimensões encontradas nos estudos daqueles autores para fazer uma análise dos pontos fortes e
fracos da Universidade Beira Interior (UBI), de Portugal, com a utilização da Matriz de
Importância x Desempenho. As dimensões avaliadas foram: aspectos gerais da universidade,
biblioteca, serviços de laboratório e informática, serviços de ação social, serviços acadêmicos,
serviços de docência, conteúdo dos cursos e ligações da universidade com o exterior. Essas
dimensões foram analisadas em três categorias: serviços centrais, complementares e
periféricos. Como resultados, essa pesquisa identificou que as dimensões de maior importância
para a satisfação dos alunos foram: serviços acadêmicos, serviços de laboratório e informática,
conteúdo dos cursos, serviços de docência e serviços de ação social.
50
Ainda com base no estudo de Owlia e Aspinwall (1996), Alves (2000) fez uma análise
das dimensões da qualidade da UBI, reunindo as variáveis em dois grupos: as relacionadas ao
serviço central, isto é, relacionadas diretamente ao ensino, e as relacionadas ao serviço
periférico, explorando o modo como os serviços são prestados.
Por meio de análise fatorial, no grupo relacionado ao serviço central da UBI, Alves
(2000) encontrou seis fatores:
a) docência: fatores relacionados à capacidade dos professores em sala de aula,
métodos de ensino e avaliação utilizados, relacionamento entre professor e alunos,
acessibilidade aos docentes e existência de bibliografia básica;
b) meios de apoio à docência: compreendem existência de infra-estrutura laboratorial
e de informática atualizadas e disponíveis fora do horário de aulas, bem como
acesso à internet;
c) ligações com o exterior: nelas se incluem as variáveis relacionadas ao apoio da
universidade à colocação dos alunos em estágios, intercâmbios estrangeiros e
realização freqüente de palestras e seminários;
d) atividades extracurriculares: compreendem as variáveis relacionadas com a
existência de atividades desportivas, atividades culturais e associações de alunos;
empregabilidade potencial do curso: associada ao conteúdo atualizado do curso e
diversidade de saídas profissionais oferecidas pelo curso;
e) instalações: englobam as variáveis relacionadas com instalações modernas e
limpas.
No que tange ao modo pelo qual os serviços periféricos são prestados na UBI, Alves
(2000) encontrou cinco fatores:
a) cortesia, amabilidade e competência na prestação dos serviços acadêmicos;
b) disponibilidade de apoio social aos alunos;
c) prestação de serviços sociais;
d) atendimento da biblioteca;
e) operacionalidade da biblioteca quanto ao acesso à bibliografia.
As dimensões que apresentaram maior impacto no desempenho para todos os grupos
pesquisados na UBI foram: docência, instalações, atividades extracurriculares e prestabilidade
dos serviços gerais.
Para avaliar a qualidade de serviços, Gonçalves (2003) desenvolveu uma pesquisa na
Universidade Federal do Paraná (UFPR), ou seja, avaliou a satisfação dos alunos por meio do
Índice de Qualidade Percebida no Serviço (IQPS). Esse índice foi desenvolvido, inicialmente,
51
pela aplicação de um pré-teste com questões abertas a uma amostra selecionada de alunos,
objetivando identificar os atributos considerados importantes para sua satisfação. Definidos os
atributos, os alunos foram agrupados em subcategorias, conforme sua relação com quatro
categorias finais: recursos humanos, materiais, ambientais e organizacionais. Para gerar o
índice IQPS, os resultados da pesquisa de satisfação de cada atributo foram quantificados em
uma tabela que utilizou as escalas ótimo, bom, ruim, regular e péssimo, que levou à obtenção
de percentuais. O total da soma dos percentuais das freqüências relativas, obtidas em ótimo e
bom, gerou o IQPS de cada atributo. Com o resultado do IQPS de cada atributo, foi calculada
a média de cada uma das subcategorias que, por sua vez, formaram a média da categoria final.
Quanto mais próximo a 1 (um) o resultado da categoria, maior a qualidade percebida pelos
alunos. A Figura 8 ilustra o IQPS para a categoria recursos humanos.
Figura 8 – IQPS para a categoria recursos humanos
Fonte: GONÇALVES, C. F. F. Qualidade do serviço da universidade pública: uma avaliação perceptiva. In:
SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 10., 2003, Bauru. Anais... Bauru: [S.n.], p. 4.
Gonçalves (2003) concluiu que há fatores de insatisfação no que se refere à
universidade, porém não em relação aos recursos humanos, especificamente em relação aos
professores.
Contudo, observa-se que o IQPS, no estudo de Gonçalves (2003), é gerado tendo
como base apenas a média dos atributos, não lançando mão de outras possibilidades, como,
por exemplo, a ponderação da importância desses atributos.
Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005) apresentam dimensões da
qualidade de serviço percebidas em ensino superior, conforme o Quadro 6.
Recursos
Humanos
0,63
Docentes
0,63
Freqüência/ Pontualidade 0,67
Quantidade de professores 0,67
Qualificação 0,70
Critério d
e avaliação utilizado 0,46
Relacionamento professor x aluno 0,64
52
Dimensões de qualidade de serviço percebida em ensino superior
Bigné et al. (2001) Tangibilidade; confiança; segurança; empatia; capacidade de resposta.
Casanueva et al.
(1997)
Atitudes pessoais; competência explicativa; aspectos objetivos de preparação e
avaliação; seriedade; demandas de esforço.
Joseph e Joseph
(1997)
Horário; reputação acadêmica; aspectos de custo/físicos; oportunidades de carreira;
local; tempo; outros.
LeBlanc e Nguyen
(1997)
Contato pessoal com o corpo docente; reputação; evidência física; contato pessoal com
o pessoal administrativo; currículo; capacidade de resposta; facilidade de acesso.
Li e Kaye (1998) Tangibilidade; confiança; segurança; empatia; capacidade de resposta.
Owlia e Aspinwall
(1998)
Atitude; conteúdo; recursos acadêmicos; competência.
Camisón et al. (1999) Serviço personalizado; dimensão funcional do corpo docente; dimensão técnica do
corpo docente; acessibilidade e estrutura pedagógica; tangibilidade; aparência física
dos provedores do serviço; outros serviços.
Kwan e Ng (1999) Conteúdo do curso; instalações; avaliação; serviço de aconselhamento; comunicação
com a universidade; preocupação dos professores com os interesses dos estudantes;
atividades sociais.
Oldfield e Baron
(2000)
Elementos essenciais (requisitos); elementos desejáveis (aceitáveis); elementos
funcionais.
Capelleras e Veciana
(2001)
Atitudes e comportamento do corpo docente; competência do corpo docente; conteúdo
do plano de estudo da graduação; instalações e equipamentos; organização pedagógica.
Quadro 6 - Dimensões de qualidade de serviço percebida em ensino superior
Fonte: Capelleras; Veciana (2001 apud MARZO-NAVARRO, Mercedes; PEDRAJA-IGLESIAS, Marta;
RIVERA-TORRES, M. Pilar. Measuring customer satisfaction in summer courses.Quality Assurance
in Education, Bradford (UK), v. 13, n. 1, p. 64, 2005.
Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005), analisando o Quadro 6, que
apresenta as dimensões de qualidade de serviço percebida em ensino superior, desenvolvido
por Capelleras; Veciana (2001), salientam que não há um consenso no conceito de qualidade
percebida entre os autores, surgindo diferentes dimensões para sua avaliação. Alguns autores
enfocam aspectos pedagógicos do professor como determinantes da qualidade e outros, a
experiência geral dos estudantes em relação a serviços universitários.
Uma análise da relação entre os conceitos de qualidade de serviço e satisfação tem
uma considerável importância. Assim como os resultados obtidos no setor de serviços, os
estudos realizados a respeito de serviços de educação universitária perceberam que a
qualidade é um antecedente da satisfação do cliente (BROWNE et al., 1998; GUOLLA,
1999).
2.3 ANTECEDENTES DA SATISFAÇÃO
A satisfação é um conceito complexo e multidimensional, sendo que características de
satisfação de clientes são completamente aplicáveis ao serviço de ensino superior
(HARTMAN; SCHMIDT, 1995). No Quadro 7, Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-
Torres (2005) apresentam as dimensões que compõem a satisfação no que se refere aos
serviços de ensino superior.
53
Dimensões de satisfação no que se refere aos serviços de ensino superior
Harvey (1995) Serviços da biblioteca; serviços de computador; instalações de jantar; serviços de moradia;
organização do curso e avaliação; o corpo docente e estilo pedagógico; métodos
pedagógicos; carga de trabalho do estudante e avaliação; vida social;
autodesenvolvimento; condições financeiras/auxílios; ambiente universitário.
Aldridge e
Rowley (1998)
Sistema de tutor particular da faculdade; comida boa a preços razoáveis;
comunicação/direitos de publicidade em união de estudante; oportunidades de treinandos
para estudantes que servem em comitês; oportunidades de retorno da avaliação do curso e
serviços por meio de questionários.
Cardone et al.
(2001)
Clareza do ensino do professor; entusiasmo do professor; encorajamento de participação
em classe pelo professor; utilidade e interesse de ler trabalhos e a bibliografia indicada;
pontualidade do professor.
Hill (1995) Serviços da biblioteca; instalações de computador; serviços de bufê ; serviços de moradia;
conteúdo do curso; contato pessoal com o corpo docente; métodos pedagógicos; qualidade
pedagógica; envolvimento do estudante; experiência de trabalho; serviços financeiros;
retorno das avaliações; serviços de aconselhamento; livraria universitária; aconselhamento
de bem-estar; serviços de saúde; união dos estudantes; educação física; agência de
viagens.
Elliot e Healy
(2001)
Efetividade do aconselhamento acadêmico; clima do campus; vida no campus; serviços de
apoio do campus; interesse pelo indivíduo; efetividade pedagógica; recrutamento e
efetividade da ajuda financeira; efetividade de inscrição; segurança do campus; excelência
dos serviços; reconhecimento do estudante.
Raposo e Alves
(2003)
Aprendizado e carreira; reputação e instalações da universidade; disponibilidade e
solidariedade do pessoal.
Quadro 7 - Dimensões de satisfação em relação aos serviços de ensino superior
Fonte: MARZO-NAVARRO, Mercedes; PEDRAJA-IGLESIAS, Marta; RIVERA-TORRES, M. Pilar.
Measuring customer satisfaction in summer courses.Quality Assurance in Education, Bradford (UK),
v. 13, n. 1, p. 64-65, 2005.
O Quadro 7 revela que, apesar de não existir um consenso entre os autores
pesquisados por Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005), sobre as dimensões
que se relacionam à satisfação com os serviços de ensino superior, os aspectos mais citados
concentram-se em infra-estrutura, corpo docente e aspectos relacionados ao ensino.
Ainda investigando a satisfação de alunos, Walter, Tontini e Domingues (2005)
aplicaram conjuntamente dois métodos para a identificação de oportunidades de melhoria do
curso de administração da Universidade Regional de Blumenau, SC. Os dados foram
analisados por meio de uma pesquisa quantitativa, que avaliou 20 atributos em uma amostra
final de 362 alunos das diferentes habilitações, turnos e períodos. Os métodos utilizados para
identificação de oportunidades de melhoria foram a Matriz de Importância x Desempenho
(MARTILLA; JAMES, 1977) e o Modelo Kano de Qualidade Atrativa e Obrigatória
(TONTINI, 2003), com exploração das diferenças entre os dois.
Os 20 atributos avaliados na pesquisa de Walter, Tontini e Domingues (2005) foram
agrupados em seis dimensões: atendimento, capacitação dos professores, métodos de ensino,
atitude, conteúdo e infra-estrutura, conforme mostra o Quadro 8.
54
Dimensões Atributos
Gentileza e cortesia no atendimento da secretaria
Facilidade de acesso à coordenação do curso
Atendimento
Agilidade do laboratório de impressão
Atualização dos professores
Titulação dos professores
Capacitação dos professores
Nível de exigência por parte dos professores
Experiência prática dos professores sobre o conteúdo ministrado
Diversidade de métodos de ensino
Relação entre teoria e prática nas disciplinas
Métodos de ensino
Quantidade de materiais no ambiente virtual de aprendizagem
Relacionamento com professores Atitude
Atendimento de professores em horário extraclasse
Contribuição do curso para o desempenho profissional
Oferta de atividades extracurriculares
Conteúdo
Existência de empresa júnior
Quantidade de vagas no estacionamento
Qualidade da cantina
Quantidade de títulos da biblioteca
Modernidade dos laboratórios de informática
Infra-estrutura
Qualidade da estrutura física da sala de aula
Quadro 8 - Dimensões de atributos utilizados para pesquisar a satisfação dos alunos
Fonte: WALTER, Silvana Anita; TONTINI, Gérson; DOMINGUES, Maria José Carvalho de Souza.
Identificando oportunidades de melhoria em um curso superior através da análise da satisfação dos
alunos. In: ENCONTRO NACIONAL DE PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM
ADMINISTRAÇÃO, 2005, Brasília. Anais... Porto Alegre: Pallotti, 2005. p. 9 1 CD-ROM.
Os resultados da pesquisa de Walter, Tontini e Domingues (2005) demonstraram a
potencialidade de aplicação conjunta dos dois métodos na identificação de oportunidades de
melhoria nas IES, o que permitiu uma identificação dos atributos prioritários para melhoria:
quantidade de vagas no estacionamento, agilidade do laboratório de impressão, modernidade
dos laboratórios de informática e relação entre teoria e prática nas disciplinas. Atributos
considerados críticos pela Matriz de Importância x Desempenho tiveram sua prioridade
reduzida por serem considerados atrativos pelo Modelo Kano. Os aspectos didático-
pedagógicos são os que mais influenciam a satisfação geral e a avaliação da contribuição do
curso para o desempenho profissional.
Uma limitação do estudo de Walter, Tontini e Domingues (2005) é o método
empregado para o levantamento dos atributos avaliados, pois esses foram extraídos
diretamente da relação ensino-aprendizagem e da estrutura da universidade. Para melhor
eficácia na identificação dos atributos, esse estudo poderia ter investigado a visão dos alunos
por meio de etapa qualitativa prévia com entrevistas individuais ou de grupos focais, aliada a
uma revisão de literatura.
Marks (2000) desenvolveu um instrumento de avaliação incorporando vários fatores
identificados em estudos prévios como principais componentes de um ensino efetivo,
relacionando-os com duas medidas gerais: satisfação geral com o curso e professor. O
55
pesquisador submeteu os resultados da pesquisa, aplicada a 700 estudantes que participavam
de cursos de administração de curta duração, ministrados por um único professor, em uma
universidade da região Centro-Oeste dos Estados Unidos, a uma análise fatorial exploratória
para identificar fatores que representassem um ensino efetivo.
Os resultados da análise fatorial exploratória identificaram como componentes
principais de ensino efetivo percebido os seguintes agrupamentos:
a) organização (do curso e das aulas),
b) carga de trabalho/nível de dificuldade,
c) expectativa/justiça nas avaliações,
d) relacionamento com o professor e
e) aprendizagem percebida
Apresenta-se, na Figura 9, o modelo teórico elaborado por Marks (2000).
Figura 9 - Modelo teórico de Marks
Fonte: MARKS, Ronald B. Determinants of student evaluations of global measures of instructor and
course value. Journal of Marketing Education, Thousand Oaks (CA), v. 22, n. 2, p. 111, Aug.
2000.
No que se refere à Figura 9, Marks (2000) analisou os dados utilizando os programas
PRELIS2 e LISREL8. Foram executados testes apropriados, que resultaram no modelo
utilizado. Com base em pesquisa prévia, o modelo avançou com uma explicação para a
formação de avaliações de estudantes. Foram selecionadas, como variáveis exógenas,
relacionamento com o professor, carga de trabalho/nível de dificuldade e organização e, como
variáveis endógenas, expectativa/justiça nas avaliações e aprendizagem percebida, já descritas
na Figura 9.
Relacionamento
professor
Nível de
dificuldade
Organização
Justiça nas
avaliações
Aprendizagem
percebida
Valor Global
+
+
+
+
+
+
+
-
-
56
O impacto esperado das hipóteses, positivo ou negativo, também foi relacionado por
Marks (2000) em sua pesquisa. A justificativa global para esse modelo é que parcela das
percepções de ensino se desenvolve antes de outras e influencia a avaliação final. A literatura
sugere, por exemplo, que falta confiança para o aluno avaliar sua aprendizagem ou, ainda, que
ele não é capaz de fazer tal avaliação ou determinação. (CLAYSON; HALEY, 1990; KING,
1983; RODEWALD; CARROLL, 1974; SHAMANSKE, 1988; WHEELER; GUERTS, 1986
apud MARKS, 2000).
Numa análise geral, Marks (2000) sugeriu que vale a pena considerar razões para a
variabilidade aparente que existe na relação entre o aprendizado do estudante e as avaliações
que o mesmo faz de seu aprendizado. O processo de obter avaliações exige dos estudantes a
execução de uma tarefa de julgamento complexa. A tarefa de auto-avaliar e quantificar a
aprendizagem, elevada ou baixa, é atribuída a razões da aprendizagem (esforço do estudante,
habilidade dos professores, fatores situacionais). No entanto, estudantes com desempenho
insatisfatório podem adotar uma estratégia de atribuí-lo a fatores externos, como ao professor,
por exemplo. Quando o aluno tem uma avaliação com resultado ruim, é provável que esse
aluno subestime a habilidade do professor. (MARKS, 2000).
Em relação à aprendizagem, Cahn (1987) sugere que auto-avaliações da aprendizagem
dos estudantes não medem a efetividade do ensino ou a necessidade intelectual dos
estudantes. O estudo indica como resultado a dificuldade de os estudantes diferenciarem as
variáveis relacionadas à sua aprendizagem, podendo confundir professores agradáveis com
professores competentes ou uma aula que está apenas entretendo com uma aula que agrega
conhecimento. O autor alerta para o fato de que, nem sempre, as avaliações condizem com o
que o aluno aprendeu.
Conforme já mencionado, Marks (2000) faz duas análises independentes: uma tendo a
satisfação geral com o curso como medida global e outra tendo a avaliação do professor como
medida global. Na Figura 10, detalha-se o modelo relacionado à satisfação geral.
57
Figura 10 - Modelo estrutural com valor global do curso como a medida global
Fonte: MARKS, Ronald B. Determinants of student evaluations of global measures of instructor and course
value. Journal of Marketing Education, Thousand Oaks (CA), v. 22, n. 2, p. 113, Aug. 2000.
Tendo a satisfação geral com o curso como medida global, Marks (2000) concluiu, de
acordo com a Figura 10, que:
a) a variável relacionamento com o professor tem impacto na percepção de
aprendizagem percebida e também nos níveis de expectativa em relação à justiça
das avaliações;
b) quanto maiores a carga de trabalho e o nível de dificuldade, menor a percepção
sobre justiça nas avaliações;
c) organização tem impacto direto na percepção da aprendizagem percebida,
demonstrando que, quanto melhor a percepção da variável organização – que se
refere a curso – melhor a percepção de aprendizagem. Também apresentou
impacto na variável justiça das avaliações;
d) o maior coeficiente de caminhos apresentou-se na relação aprendizagem percebida
e valor global.
Analisando os estudos referenciados até o momento, sobre avaliação da qualidade em
serviços em IES e antecedentes da satisfação, pode-se perceber que os atributos relacionados
às dimensões professor (docente), atividades didático-pedagógicas, percepção da
aprendizagem e infra-estrutura são os que mais influenciam a satisfação dos alunos. Os
atributos organização da universidade e relacionamento com o professor impactam sobre a
percepção da aprendizagem.
Relacionamento
professor
Nível de
dificuldade
Organização
Justiça nas
avaliações
Aprendizagem
percebida
Valor Global
,69
,19
,49
,37
1,43
-,25
58
Além dos aspectos citados nos estudos abordados neste capítulo, a influência do
professor, da auto-eficácia, da garantia e do ambiente acadêmico pode ser considerada como
possível antecedente da satisfação.
2.3.1 A influência relativa da publicação de avaliações de professores e outros atributos do
professor na escolha de um curso
Wilhelm (2004) utilizou o método de mensuração conjunta (conjoint analisys) para
estudar a influência relativa de avaliações pedagógicas publicadas on-line e dos atributos do
professor na escolha das disciplinas, em uma universidade do Noroeste dos Estados Unidos.
Os atributos avaliados foram: entusiasmo, carga de trabalho do curso/nível de dificuldade,
tolerância na avaliação/notas, valor do curso/relevância, nota esperada, estilo pedagógico,
sexo, graduação e experiência do professor, tamanho da classe, pré-requisitos do curso e turno
do curso.
Os resultados da pesquisa de Wilhelm (2004) revelaram o valor do curso e a tolerância
na atribuição de notas como determinantes mais importantes na escolha das disciplinas e que
as avaliações on-line exercem influência significante na escolha das disciplinas. A pesquisa
indicou que os estudantes têm duas vezes maior probabilidade de escolher uma disciplina com
um professor que recebe uma avaliação excelente nas avaliações de curso, ao invés da média,
sendo todos os demais itens da avaliação iguais. Para os dois primeiros anos do curso, os
atributos simpatia e entusiasmo apresentaram a maior importância, porém, para os dois
últimos anos, tornaram-se menos importantes.
Os estudantes pesquisados por Wilhelm (2004) demonstraram que acreditam que o
professor desempenha um papel significante, determinando a relevância ou utilidade da
disciplina e a efetividade do ensino e da abordagem pedagógica. Nessa pesquisa, os
estudantes apresentaram-se propensos a se matricularem em disciplinas que receberam, em
suas avaliações, notas mais baixas ou com uma carga de trabalho mais pesada, mediante a
probabilidade de ganharem mais conhecimento útil. Outra questão, na mesma pesquisa,
comparou professores pela tolerância na atribuição de notas, indicando que os estudantes da
referida universidade são dez vezes mais propensos a escolherem um curso com um
classificador tolerante, sendo todos os demais itens da avaliação iguais.
Os estudantes empresariais, segundo Wilhelm (2004), podem considerar professores
que enfatizam teoria ao invés da aplicação e exemplos de mundo real como provedores de
conhecimento relativamente menos útil. De forma semelhante, os estudantes podem associar
59
valor da disciplina positivamente com professores que possuem ampla experiência de
indústria ou que freqüentemente trazem oradores convidados para a sala de aula. (WILHELM,
2004).
Marks (2000), em uma das análises de seu estudo, utiliza a avaliação do professor
como medida global de um ensino efetivo (Figura 11).
Figura 11 - Modelo estrutural com avaliação do professor como a medida global
Fonte: MARKS, Ronald B. Determinants of student evaluations of global measures of instructor and course
value. Journal of Marketing Education, Thousand Oaks (CA), v. 22, n. 2, p. 115, Aug. 2000.
A Figura 11 mostra a avaliação do professor como medida global. As conclusões de
Marks (2000) foram:
a) relacionamento com o professor é uma variável muito importante, pois tem uma
influência muito forte sobre a percepção de justiça nas avaliações e na avaliação
global, tendo, também, correlação média com aprendizagem percebida;
b) nível de dificuldade impacta negativamente a percepção de justiça nas avaliações,
ou seja, quanto maiores os níveis de dificuldade e a carga de trabalho, menor a
percepção da justiça nas avaliações;
c) justiça nas avaliações afeta a percepção do desempenho global do professor,
enquanto que, no modelo anterior (Figura 10), não houve relação;
d) organização exerce influência sobre a percepção da aprendizagem percebida e
sobre a percepção de avaliação global do professor e de justiça nas avaliações;
Relacionamento
professor
Nível de
dificuldade
Organização
Justiça nas
avaliações
Aprendizagem
percebida
Professor
Global
,71
-,32
,41
,67
0,24
,18
,30
,44
60
Uma diferença significante entre os modelos apresentados na Figura 11 e na Figura 10
está no fato de a aprendizagem não ter um caminho significativo para a avaliação do
professor.
Para Marks (2000), especialmente no modelo que relaciona avaliação do instrutor
como medida global, gostar do professor tem forte influência. Intuitivamente isso levou o
autor a perceber que essa variável isolada não é importante, mas que, quando combinada com
outros aspectos da qualidade de ensino, é plausível que resulte uma qualidade de
aprendizagem, desde que haja uma boa dedicação do estudante.
Os estudantes mais comprometidos, para Marks (2000), serão aqueles que mais
aprenderão. No entanto, se os estudantes não puderem distinguir a verdadeira aprendizagem,
poderão, então, fazer julgamentos sobre as avaliações com base em impressões superficiais,
como sugerem os estudos anteriormente mencionados.
Professores mais exigentes com os alunos têm maior dificuldade em atribuir notas
altas. Conteúdo apropriado e nível mais elevado geram aprendizagem, embora não tragam
satisfação. (MARKS, 2000).
O nível de dificuldade e a carga de trabalho, ainda conforme Marks (2000), só afetam
a medida global com relação ao professor quando os estudantes sentem que a exigência por
parte do professor é injusta. Este autor alerta os professores para a busca de um equilíbrio
entre carga de trabalho/nível de dificuldade e justiça nas avaliações. (MARKS, 2000).
Os estudos de Wilhelm (2004) e Marks (2000) chegaram a resultados que se
relacionam. Wilhelm (2004) indica que o professor tem um papel determinante para a
relevância e para a percepção da utilidade e da efetividade do ensino, sendo essas
características determinantes do valor atribuído pelos alunos ao curso e à escolha do mesmo.
Marks (2000), por sua vez, aponta a forte influência do relacionamento com o professor sobre
a percepção de justiça nas avaliações, na avaliação global e na aprendizagem percebida.
2.3.2 Influência da auto-eficácia na satisfação dos alunos
Outro fator que influencia a satisfação de alunos é a auto-eficácia. DeWitz e Walsh
(2002) apoiaram-se na teoria de Bandura (BANDURA, 1977; 1982; 1997) sobre auto-eficácia
para investigarem três medidas de auto-eficácia à satisfação de alunos: auto-eficácia social,
auto-eficácia geral e auto-eficácia na faculdade. De acordo com a teoria de Bandura
(BANDURA, 1977; 1982; 1997), a auto-eficácia percebida é a convicção de um indivíduo na
sua habilidade para executar com sucesso uma tarefa específica ou comportamento.
61
O estudo de DeWitz e Walsh (2002) revelou que níveis mais altos de auto-eficácia
estavam associados a relatos de satisfação mais alta na faculdade. A análise de regressão
revelou que a auto-eficácia na faculdade é o antecedente mais significante de satisfação dos
alunos na faculdade. Indivíduos com índices mais altos de auto-eficácia na faculdade
apresentaram uma maior satisfação com o ambiente geral. Esses autores ainda ressaltam que a
relação entre a auto-eficácia e a satisfação também é importante devido à relação entre a
insatisfação e o excesso de notas baixas. A insatisfação está relacionada significativamente às
notas baixas em trabalhos escolares. (DEWITZ; WALSH, 2002).
2.3.3 Efeitos da garantia de serviços na satisfação dos alunos
A influência da garantia de serviços na satisfação de alunos, pesquisada por Gremler e
McCollough (2002), aponta seus efeitos na avaliação geral dos serviços de ensino. Os autores
citam que, em bens tangíveis, a qualidade do produto pode ser experimentada, e a garantia é a
possibilidade de troca, assegurando, assim, a qualidade do produto ao cliente. Já em serviços,
a garantia é uma promessa formal de desempenho feita aos usuários sobre a qualidade dos
serviços que eles receberão.
A garantia de satisfação dos alunos consiste em assegurar-lhes certo grau de satisfação
com as disciplinas ou com o curso. Essa prática é vista por críticos mais como uma ação de
marketing do que como um ato pedagógico. A promessa da garantia dos serviços não
substitui a qualidade dos serviços, porém contribui para melhorar as percepções da qualidade
geral dos serviços e, conseqüentemente, a satisfação dos alunos. (GREMLER;
McCOLLOUGH, 2002).
Um exemplo de promessa de garantia de satisfação de alunos praticada em IES
brasileiras é a apresentação do plano de ensino e do contrato pedagógico
6
aos alunos logo nos
primeiros dias letivos de cada semestre ou ano.
2.3.4 Os efeitos do ambiente acadêmico e características do ambiente na satisfação e no
desempenho dos alunos
Karemera, Reuben e Sillah (2003) estudaram o impacto que o ambiente acadêmico e
6
Entende-se por contrato pedagógico o documento que, assinado por alunos e professor no início de cada
período letivo, descreve o método de ensino que será praticado e os procedimentos avaliativos, bem como o
cronograma das aulas.
62
social e as características de contexto familiar exercem sobre o aprendizado, o desempenho e
a satisfação de estudantes de administração da South Carolina State University, universidade
destinada a minorias nos Estados Unidos.
A pesquisa de Karemera, Reuben e Sillah (2003) foi dividida em três etapas. Na
primeira etapa, foram investigados o contexto educacional e as características
socioeconômicas dos pais e alunos. Na segunda, foram avaliados, por meio de uma escala de
cinco pontos, a vida universitária, os programas acadêmicos, as atividades e os serviços,
divididos em sete dimensões: qualidade do ensino, infra-estrutura, atendimento aos alunos,
atividades extracurriculares, empregabilidade, imagem e satisfação geral com a universidade.
A terceira etapa da pesquisa relacionou o desempenho atual dos alunos com as características
sociais e ambientais.
As conclusões da pesquisa realizada por Karemera, Reuben e Sillah (2003) mostraram
a satisfação geral dos alunos em relação aos serviços escolares e programas acadêmicos. Um
dos resultados foi a significante correlação do desempenho com a satisfação acadêmica e
serviços recebidos. Os resultados parecem apoiar a premissa de que os serviços acadêmicos
oferecidos aos alunos exercem influência positiva sobre seus resultados e aumentam sua
satisfação no que se refere à universidade. O estudo concluiu, também, que a existência de
programas de desenvolvimento profissional e oportunidades de estágio são parte importante e
integrante das experiências de aprendizagem e desenvolvimento dos alunos, estando associada
a um melhor desempenho acadêmico.
Karemera, Reuben e Sillah (2003) utilizaram um teste de qui-quadrado (
2
) e
aplicaram o método de estimação de Máxima Verossimilhança (Maximum Likelihood) para
testar a hipótese de independência entre os vários atributos e o desempenho acadêmico. Os
resultados demonstraram que desempenho na faculdade e realizações na escola secundária
não são fatores independentes. Demonstraram, também, que a escolha das matérias e a
suficiência dos serviços de biblioteca estão associadas significativamente com o desempenho
dos alunos.
Os resultados apontados por Karemera, Reuben e Sillah (2003) não identificaram
evidências estatísticas de associação significante entre nível de renda familiar e desempenho
acadêmico. Foi identificado que atividades extracurriculares, como estágios, viagens de
estudo e intercâmbios, combinando as experiências de dentro e de fora da sala de aula,
promovem a aprendizagem e o desenvolvimento dos alunos.
63
2.4 ANTECEDENTES DA LEALDADE EM IES
Os autores Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005) exploraram, em
seu estudo, a relação existente entre a satisfação e a intenção dos participantes em recomendar
os cursos e serviços de verão oferecidos pelas universidades americanas. Por meio da análise
de componentes principais, os 17 atributos mensurados foram agrupados em 3 dimensões
(corpo docente, matrícula e organização do curso), conforme apresenta o Quadro 9.
Resultados da análise de componentes principais (CP)
Dimensões
Variáveis
Corpo
docente
Matrícula
Organização
do curso
Os métodos de ensino eram apropriados 0,818
O conteúdo do curso atendeu minhas expectativas 0,807
A extensão e distribuição das matérias estavam corretas 0,789
A proporção entre teoria e prática foi adequada 0,773
O nível em que os assuntos foram discutidos foi apropriado 0,764
A bibliografia, documentação, etc. fornecida foi adequada 0,703
A atitude do corpo docente com os estudantes foi positiva 0,606
A coordenação entre professores foi boa 0,593
Os materiais/conteúdos de curso são atuais 0,589
Em geral, o processo de matrícula foi adequado 0,865
A forma de pagamento era conveniente 0,840
O período de matrícula era oportuno 0,784
O preço da matrícula era apropriado 0,619
O coordenador do curso executou suas funções efetivamente 0,746
Todas as horas do curso foram cumpridas 0,734
O planejamento inicial e as atividades planejadas foram
respeitados
0,689
A organização/administração do curso era adequada 0,603
Eigenvalue 7.799 2.259 1.252
Fator de discrepância % 28.347 16.075 15.103
Discrepância acumulada % 28.347 44.422 59.524
Notas: CP: componente principal. Para maior clareza, são mostrados somente os índices que excedem 0.5.
Quadro 9 – Resultados da análise de componentes principais
Fonte: MARZO-NAVARRO, Mercedes; PEDRAJA-IGLESIAS, Marta; RIVERA-TORRES, M. Pilar.
Measuring customer satisfaction in summer courses.Quality Assurance in Education, Bradford (UK),
v. 13, n. 1, p. 58, 2005.
O estudo de Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005) concluiu que a
satisfação é o que, para a maioria dos alunos, explica a intenção de recomendar os cursos.
Além dessas três dimensões, para aumentar os níveis de satisfação dos estudantes, é
necessário, também, saber seus objetivos. Se os objetivos dos alunos são alcançados, seus
níveis de satisfação aumentam. (MARZO-NAVARRO; PEDRAJA-IGLESIAS; RIVERA-
TORRES, 2005). Essa pesquisa verificou que o principal objetivo dos alunos era aumentar
seu nível de instrução. O resultado converge para a pesquisa de Wilhelm (2004), citada no
item 2.3.1, na qual os alunos atribuíam valor ao curso conforme seu nível de aprendizado.
64
Ainda para Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005), a satisfação dos
estudantes age como um elemento de impacto na lealdade, desencadeando neles
comportamentos voluntários e positivos, como a comunicação interpessoal favorável, a
intenção em participar novamente do curso ofertado ou a intenção em recomendá-lo,
propagando uma boa imagem da universidade, melhorando e assegurando, assim, a
sobrevivência da organização.
Considerando a satisfação como antecedente da lealdade, Gonçalves Filho, Guerra e
Moura (2003) adaptaram, em seu estudo, o modelo estrutural do American Customer
Satisfaction Index (ACSI), que se pode entender por Índice Americano de Satisfação
Nacional, de avaliação de satisfação a uma IES brasileira. O ACSI é utilizado nacionalmente
nos Estados Unidos para conduzir estudos de benchmarking. Esse é o modelo mais
empregado para avaliação de serviços no referido país e tem seu foco voltado à qualidade e
valor. As empresas mais bem situadas no ranking de satisfação do ACSI, segundo os autores,
são as campeãs de satisfação do cliente no mercado americano, a exemplo da Purina, Quaker,
Amazon, Hilton, Coca-Cola e Unilever.
O modelo utilizado por Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) considera três
antecedentes da satisfação, esperando que os mesmos tenham efeito positivo e direto na
satisfação global e que esta tenha um efeito positivo na propensão à lealdade do cliente. Os
antecedentes são:
a) qualidade percebida (ou desempenho), avaliada por dois componentes da
experiência de consumo: personalização e confiabilidade;
b) valor percebido: qualidade do produto relacionado ao valor pago;
c) expectativas do cliente e de mercado: experiências prévias de qualidade, com
perspectivas de passado e futuro.
Os autores excluíram o construto reclamações do modelo original ACSI por
considerarem uma baixa ocorrência em IES. A amostra da pesquisa foi constituída de 604
alunos da Faculdade de Administração (FACE) e do Centro Universitário Fundação Mineira
de Educação e Cultura (FUMEC) de Minas Gerais. Para elaboração do questionário de
pesquisa, que compõe cada construto, os autores realizaram revisão de literatura, entrevistas
com grupos de foco e painel com especialistas de marketing. O estudo de Gonçalves Filho,
Guerra e Moura (2003) verificou o impacto da satisfação sobre a lealdade em IES, bem como
levantou questões sobre as relações entre expectativa e os elementos do modelo testado
empiricamente, apresentando um dos poucos estudos que envolvem o tema em IES no Brasil.
65
Para proceder à análise dos dados, os autores utilizaram dois softwares: LISREL e
AMOS. A análise demonstrou que qualidade percebida e valor são os construtos que têm
maior impacto sobre a satisfação na amostra estudada, indicando, assim, que as IES deveriam
investir esforços primariamente em qualidade e valor para obterem lealdade e satisfação de
seus egressos. Já expectativa não teve impacto significativo sobre a satisfação.
Comparando os resultados do seu estudo e de outros modelos de avaliação de
satisfação global, Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) questionam a teoria da
desconfirmação das expectativas e resultados de Oliver (1997), em que a satisfação decorre de
avaliação das expectativas e do desempenho percebido. O questionamento consiste na
validade da aplicação de modelos estruturais que incluam o construto expectativa com
medidas ex pos-facto, obtidas após anos de uso do serviço. Os autores sugerem que a
expectativa deveria ser medida anteriormente à entrada do aluno na instituição.
A Figura 12 apresenta as hipóteses (H1, H2...) formuladas no estudo de Gonçalves
Filho, Guerra e Moura (2003) e as relações positivas (+) ou negativas (-) entre as variáveis
latentes, como também mostra de impacto entre eles ().
Figura 12 - Resultados do modelo hipotético de pesquisa
Fonte: Adaptado de GONÇALVES FILHO, Cid; GUERRA, Renata Souza; MOURA, Alexandre. Mensuração
de satisfação, qualidade, lealdade, valor e expectativa em instituições de ensino superior: um estudo do
modelo ACSI através de equações estruturais. In: ENCONTRO NACIONAL DE PROGRAMAS DE
PÓS-GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 2003, Atibaia. Anais... Porto Alegre: Pallotti, 2003. p.
3. 1 CD-ROM.
Com base nos resultados do modelo apresentado na Figura 12 e comparando-se os
construtos expectativa e satisfação, não foi encontrado efeito causal significante. Já no que se
refere ao impacto da satisfação sobre a propensão à lealdade, o coeficiente de 0,88
demonstra a importância da satisfação para a obtenção da lealdade. Os autores concluem que
Qualidade
percebida
pelo cliente
Expectativas
do cliente
Valor
percebido
pelo cliente
Satisfação
geral do
cliente
Lealdade
H1
+
H2
+
H3
+
H4
-
H6
-
H5
+
H7
+
= 0,54
= 0,37
=
-
0,1
=
-
0,2
= 0,89
= 0,88
= 0,39
66
a satisfação continua sendo uma grande arma para obtenção da lealdade, contrariando os
argumentos de Reichheld e Sasser (1990), os quais afirmam que, em mercados altamente
competitivos, a alta satisfação apresenta baixa relação com a lealdade, sendo que o cliente
muda de fornecedor considerando preço, tecnologia, marca e outros elementos.
(GONÇALVES FILHO; GUERRA; MOURA, 2003). No entanto, o mercado das
universidades deixa de ser competitivo após a entrada dos alunos devido ao “custo de
mudança” e, dessa forma, a satisfação ou a ausência de insatisfação pode ser um fator
determinante para a retenção (lealdade) dos alunos.
A expectativa apresentou impacto positivo moderado sobre a qualidade. Já no que
tange ao valor, o mesmo tem impacto relevante proveniente da qualidade (=0,89), mas, da
mesma forma que a satisfação não recebe impactos significativos da expectativa, esses
resultados, segundo Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003), não condizem com a opinião de
Churchill (2000) e Fornell et al. (1996), que consideram o valor como uma relação entre valor
percebido (qualidade percebida) e custos. (GONÇALVES FILHO; GUERRA; MOURA,
2003).
Como contribuição para a gestão de IES, Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003)
concluem que medir e gerir a satisfação dos alunos é elemento fundamental para que se
obtenham lealdade e elementos conseqüentes, tais como propaganda boca a boca e indicação
devido ao alto impacto da satisfação sobre a lealdade. Aliar a visão da qualidade e custos
como componentes do valor torna-se importante para as IES que desejam melhorar a
satisfação de seus alunos, considerando o peso significativo do valor na satisfação.
As expectativas apresentaram-se mais significativas na avaliação da qualidade do que
da satisfação, permitindo supor que, mesmo com expectativas maiores ou menores, é possível
gerar satisfação ou insatisfação no aluno, lembrando que o processo de uso e consumo do
serviço é por um longo período. (GONÇALVES FILHO; GUERRA; MOURA, 2003).
O estudo de Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) demonstrou que o modelo ACSI
não é totalmente comprovável de acordo com o universo amostral utilizado, levando em
consideração que dois caminhos do modelo não foram significativos: valor/expectativa e
satisfação/expectativa.
DeShields Jr., Kara e Kaynak (2005), aplicando a teoria dos Dois Fatores de Herzberg,
estudaram os fatores determinantes da satisfação de estudantes de administração e da retenção
no ensino superior, considerando o impacto das experiências universitárias dos alunos.
Usando dados empíricos e a teoria dos dois fatores de Herzberg, os autores aplicaram uma
versão modificada do questionário desenvolvido por Keaveney e Young (1997) a,
67
aproximadamente, 160 alunos de uma universidade pública no sul da Pensilvânia, nos Estados
Unidos.
Usando a análise de caminhos, DeShields Jr., Kara e Kaynak (2005) testaram as
hipóteses empiricamente por meio de um conjunto de variáveis independentes e avaliação das
experiências auto-informadas, relatando a satisfação dos alunos. A escala utilizada foi de 0 a 5
pontos, e três construtos foram adotados da literatura da educação para medição da retenção
do aluno, considerados como variáveis dependentes: desenvolvimento cognitivo (medida de
aprendizagem pessoal); progresso na carreira (mede o grau de colaboração do programa na
vida profissional e na satisfação do seu plano de carreira); e desenvolvimento de habilidades
empresariais (mede o grau de aprendizagem das habilidades que os alunos julgam importantes
para obter sucesso em seus negócios). Como variáveis independentes, foram elencadas 18
variáveis, as quais derivam das áreas de educação, qualidade em serviço e literatura de
satisfação. Essas foram representadas nas seguintes dimensões:
a) docentes: entendimento, acessibilidade, profissionalismo, desejo em ajudar, prover
retornos;
b) pessoal de aconselhamento: acessibilidade, confiabilidade, desejo em ajudar,
responsividade e compreensão;
c) aulas: relevância do tema para a prática (teoria e prática), programação das aulas e
projetos e estudos de casos;
d) experiências dos estudantes: desenvolvimento cognitivo, progresso na carreira
profissional e habilidades para administrar os negócios;
e) satisfação.
Na Figura 13, apresenta-se o modelo da satisfação elaborado por Keaveney e Young
(1997).
68
Figura 13 – Modelo parcial de satisfação e retenção de estudantes
Fonte: Keaveney e Young (1997 apud DESHIELDS JR, Oscar W; KARA, Ali; KAYNAK, Erdener.
Determinants of business student satisfaction and retention in higher education: applying Herzberg’s
two-factor theory. International Journal of Educational Management, v. 19, n. 2, p. 132, 2005. p.
132).
No que se refere ao modelo apresentado na Figura 13, os autores realizaram uma
análise fatorial confirmatória utilizando a média das dimensões obtidas na análise de
caminhos e selecionadas em dois grupos: um relacionado a um alto grau de satisfação e outro,
a um baixo grau de satisfação.
Os resultados dos coeficientes da análise de caminhos revelaram que a satisfação dos
estudantes que estão estudando na instituição são condizentes com a teoria dos dois fatores de
Herzberg, pois alunos que tiveram alguma experiência positiva com a instituição têm maior
probabilidade de estarem mais satisfeitos do que os estudantes que não tiveram experiências
positivas no transcorrer do curso. Foi constatado, também, que a dimensão pessoal de
aconselhamento, que apresentou desempenho não-significante no diagrama de caminhos,
enquadra-se como um fator de higiene, pois sua presença não conduz à satisfação, porém sua
ausência causa insatisfação. Já a variável aulas, que envolve a relevância do tema para a
prática, ou seja, a relação teoria e prática, e docentes, que refere-se às atitudes dos docentes,
influenciam a satisfação.
Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001) desenvolveram um estudo sobre a
modelagem e a administração da lealdade de estudantes numa abordagem baseada no conceito
de qualidade de relacionamento em serviços, com percepções de pesquisa educacional mais
DOCENTES:
-Entendimento
-Acessibilidade
-Profissionalismo
-Desejo em ajudar
-Prover retornos (feedback)
PESSOAL DE
ACONSELHAMENTO:
-Acessibilidade
-Confiabilidade
-Desejo em ajudar
-Responsividade
-Compreensão
AULAS:
-Relevância do tema para a
prática (teoria x prática)
-Programação das aulas
-Projetos e estudos de casos
EXPERIÊNCIAS DOS
ESTUDANTES:
-Desenvolvimento cognitivo
-Progresso na carreira
profissional
-Habilidades para administrar
os negócios
SATISFAÇÃO
0.24 [3.10], p<0.01
0.26 [3.05], p<0.01
0.37 [4.75], p<0.001
0.12 [1.79], NS
69
tradicionais. Esses autores apontam a lealdade de clientes como um fator crítico para o
sucesso em longo prazo de uma organização.
A relação de lealdade de estudante de Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001) tem
como base o modelo de qualidade Relationship Quality-based Student Loyality (RQSL -
Lealdade do Estudante baseada na Qualidade do Relacionamento), em que a lealdade do
estudante é determinada, principalmente, pelas dimensões relacionadas à qualidade. O modelo
também inclui a integração de estudantes no sistema universitário e compromissos externos
como fatores de segunda ordem. Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001) testam o modelo
RQSL usando a Modelagem de Equações Estruturais e dados empíricos de uma pesquisa
realizada nos cursos de administração, direito, engenharia e pedagogia, em universidades
públicas alemãs.
As variáveis latentes com possível influência na lealdade dos estudantes, propostas no
modelo foram: qualidade percebida dos serviços de ensino, confiança nos funcionários da
instituição, compromisso emocional com a instituição, compromisso cognitivo com a
instituição, compromisso do aluno com suas metas, integração acadêmica, integração social,
compromissos de trabalho, compromissos familiares e compromisso com atividades não-
universitárias, conforme mostrado pelo modelo da Figura 14.
70
Figura 14 - Modelo de lealdade do estudante baseada na qualidade do relacionamento
Fonte: HENNIG-THURAU, Thorsten; LANGER, Markus F.; HANSEN, Ursula. Modeling and managing
student loyalty: an approach based on the concept of relationship quality. Journal of Service Research,
Thousand Oaks (CA), v. 3, n. 4, p. 336, May. 2001.
Na Figura 14, as relações de impacto das hipóteses são representadas por meio dos
sinais (+) ou (-), e os coeficientes () e () mostram o impacto entre as variáveis latentes.
As análises das hipóteses defendidas por Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001)
indicam que, para os alunos de administração e direito, a qualidade de serviço da instituição
educacional percebida pelos alunos (0,730) e o compromisso emocional dos alunos com a
instituição educacional (0,460), o compromisso dos alunos com suas próprias metas (0,17) e a
confiança dos estudantes na instituição educacional (0,040) apresentaram um impacto positivo
sobre a lealdade dos alunos, sendo os dois primeiros mais significantes. Já o compromisso
cognitivo dos alunos com a instituição educacional (-0,06) apresentou impacto negativo sobre
a lealdade, especificamente para o curso de administração.
Sobre compromisso emocional impactam positivamente de forma significante: a
integração dos alunos no sistema acadêmico, a percepção dos alunos de qualidade de serviço e
a confiança dos alunos na instituição educacional. Com pequeno impacto positivo,
apresentaram-se a integração dos alunos no sistema social, o compromisso de trabalho dos
qualidade
percebida dos
serviços de
ensino
co
nfiança nos
funcionários
da instituição
R
2
0,51
lealdade dos
estudantes
R
2
0,75
compromisso
cognitivo com
a instituição
compromisso
emocional
com a
instituição
R
2
0,45
compromisso
do aluno com
suas metas
integração
acadêmica
integração
social
compromissos
de trabalho
compromissos
familiares
compromissos
com atividades
não-
universitárias
1
= 0,56
10
= 0,11
1
=
0,72
5
= 0,08
7
= 0,08
8
= -0,11
4
= 0,29
9
= -0,08
6
= 0,01
3
=
0,38
+
-
-
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
1
=
0,16
2
=
0,0
3
=
0,39
71
alunos e o compromisso de família dos alunos. Com impacto negativo significante sobre o
compromisso emocional dos alunos, os autores identificaram o compromisso dos alunos com
atividades não-universitárias. Já a percepção dos alunos da qualidade dos serviços tem um
impacto positivo e significante sobre a confiança. Os resultados também indicaram que a
qualidade de ensino e o compromisso emocional dos estudantes, no que se refere à sua
instituição, são cruciais para a lealdade do estudante.
Alves (2003) propôs um modelo de formação e medição da satisfação dos alunos no
ensino superior em Portugal. Para tal, testou, por meio de um sistema de equações estruturais,
um modelo conceitual explicativo da satisfação dos alunos no ensino superior e, com base
nele, calculou o Índice Nacional de Satisfação do Aluno no Ensino Universitário Público
(ISAES). As dimensões avaliadas foram: imagem; expectativas do cliente; qualidade técnica e
funcional percebidas, desejos/necessidades atuais, valor percebido, satisfação global dos
alunos no ensino superior, lealdade dos alunos e ações de recomendação.
Os resultados indicaram que o modelo explicou adequadamente os dados, mostrando
que a imagem, o valor, as expectativas e a qualidade percebida são antecedentes da satisfação
e que a principal conseqüência direta da satisfação é a lealdade dos alunos que, por sua vez,
influencia positivamente as ações e informações por parte dos alunos.
A maior influência sobre a satisfação derivou da variável imagem, seguida das
variáveis valor, qualidade percebida e expectativas, e o processo mais significativo subjacente
ao processo de formação da satisfação foi o processo de confirmação das expectativas e das
necessidades/desejos atuais dos alunos.
O ISAES, em Portugal, revelou ser apenas médio, isto é, 54 numa escalda de 1 a 100.
(ALVES, 2003).
2.5 RESUMO GERAL
Nos quadros 10, 11, 12, 13, 14 e 15 são sumarizados, em dimensões, os atributos que
influenciam a satisfação e a lealdade de alunos, presentes na revisão da literatura desta
dissertação, bem como o embasamento teórico utilizado pelos autores, a abordagem, os
métodos, os instrumentos de pesquisa, as amostras, as técnicas de pesquisa de avaliação da
satisfação, os resultados e as contribuições dos estudos.
72
Ano
Autores
Embasamento
Teórico
Abordagem
Dimensões
Avaliadas
Método Amostra Técnica
Resultados
(atributos ou dimensões
de maior impacto)
Contribuição
QUALIDADE
1996 Owlia e
Aspinwall
Garvin (1987)
Watts (1987)
Parasuraman Zeithaml e
Berry (1985; 1988)
Sasser et al. (1987)
Haywood (1988)
Grönroos (1990)
Stewart e Walsh (1989)
Identificação
de dimensões
para avaliação
da qualidade
no ensino
superior
1. As dimensões de Garvin de
qualidade e ensino superior
2. Fatores de Qualidade de
software e ensino superior
3. Uma comparação dos
modelos de dimensão de
qualidade de serviço
4. Dimensões gerais de
qualidade de serviço e seus
equivalentes para produtos e
software
5. Dimensões de qualidade de
serviço e ensino superior
6. Dimensões de qualidade e as
suas características
correspondentes no ensino
superior
7. Dimensões de qualidade e
grupos de cliente
Qualitativo
Revisão de
literatura
IES Análise de
conteúdo
Dimensões da qualidade
para o ensino superior:
1. Tangíveis
2. Competência
3. Atitude
4. Conteúdo
5. Prestação
6. Confiabilidade
Propôs seis dimensões por
meio das quais se pode
avaliar a qualidade no
ensino superior.
1999 Alves e
Raposo
Owlia e Aspinwall (1996)
Martilla e James (1977)
Cronin Jr e Taylor (1992)
Grönroos (1982)
Oliver (1981)
Parasuraman, Zeithaml e
Berry (1988)
Qualidade dos
serviços e
satisfação de
alunos como
clientes no
ensino
superior, em
uma visão de
marketing
Dimensões analisadas em 3
categorias: serviços centrais,
complementares e periféricos.
1.Aspectos gerais da
universidade
2. Biblioteca
3. Serviços de laboratório e
informática
4. Serviços de ação social
5. Serviços acadêmicos
6. Serviços de docência
7. Conteúdo dos cursos
8. Ligações da universidade
com o exterior
Quantitativo
Exploratório
Universidade
Beira Interior
(UBI)
Matriz de
Importância x
Desempenho
1. Serviços acadêmicos
2. Serviços de laboratório
e informática
3. Conteúdo dos cursos
4. Serviços de docência
5. Serviços de ação social
Identificou os pontos fortes
e fracos da Universidade que
podem ser utilizados para
melhoria de serviços e
ensino.
Quadro 10 - Resumo da revisão de literatura sobre atributos da qualidade de ensino superior com aspectos metodológicos (1996-1999)
Fonte: Fundamentação teórica desta dissertação.
73
Ano
Autores
Embasamento
Teórico
Abordagem
Dimensões
Avaliadas
Método Amostra Técnica
Resultados
(atributos ou dimensões
de maior impacto)
Contribuição
QUALIDADE
2000 Alves Owlia e Aspinwall (1996)
Parasuraman, Zeithaml e
Berry (1988; 1991)
Qualidade no
ensino em IES
1. Docência
2. Meios de apoio à docência
3. Ligações com o exterior
4. Atividades extracurriculares
5. Empregabilidade potencial
do curso
6. Instalações
7. Prestabilidade dos serviços
acadêmicos
8. Prestabilidade dos serviços
sociais
9. Disponibilidade de apoio
social ao aluno
10. Prestabilidade do serviço
bibliotecário
11. Operacionalidade da
biblioteca
Análise fatorial
exploratória, por
meio de estudo de
caso
Questionário
fechado, focado nas
dimensões
Alunos da
Universidade
Beira Interior
(UBI)
Análise de
clusters,
rotação
Varimax
1. Docência
2. Instalações
3. Atividades
extracurriculares
4. Prestabilidade dos
serviços sociais
Identificou as dimensões
pelas quais os alunos
avaliam a qualidade dos
serviços, subdividindo-as
em serviços centrais
(ensino), complementares
(serviços adicionais) e
periféricos (serviços de
apoio).
2003 Gonçalves Petes e Waterman (1982)
Walsh (1991)
Ishikawa (1990)
Avaliação da
qualidade de
serviços e da
satisfação dos
alunos
1. Recursos humanos
2. Materiais
3. Ambientais
4. Organizacionais
1. Levantamento de
atributos por meio
de questões abertas;
2. Questionário
fechado e resultados
quantificados por
freqüência relativa,
gerando o IQPS.
Alunos da
Universidade
Federal do
Paraná
(UFPR)
Índice de
Qualidade
Percebida no
Serviço
(IQPS)
Recursos humanos,
principalmente em
relação aos docentes
Desenvolvimento do Índice
de Qualidade Percebida
(IQPS) para mensuração da
satisfação
Quadro 11 - Resumo da revisão de literatura sobre atributos da qualidade de ensino superior com aspectos metodológicos (2000-2003)
Fonte: Fundamentação teórica desta dissertação.
74
Ano
Autores
Embasamento
Teórico
Abordagem
Dimensões
Avaliadas
Método Amostra Técnica
Resultados
(atributos ou dimensões de
maior impacto)
Contribuição
SATISFAÇÃO
2000 Marks Braskamp e Ory (1994)
Centra (1979)
Feldman (1989)
Marsh (1984)
Marsh e Bailey (1993)
Identificação
dos fatores
que compõem
um ensino
efetivo
1. Organização (do curso e das
aulas)
2. Carga de trabalho/nível de
dificuldade
3. Expectativa/justiça nas
avaliações
4. Relacionamento com o
professor
5. Aprendizagem percebida
Análise fatorial
exploratória e
confirmatória.
Quantitativo
Alunos de cursos
de administração
de curta duração,
ministrados por
um único
professor, em
uma
universidade da
região Centro-
Oeste dos
Estados Unidos
Modelagem de
Equações
Estruturais
1. Relacionamento com o
professor exerce forte
influência sobre a percepção de
justiça nas avaliações e na
avaliação global, tendo,
também, correlação média com
aprendizagem percebida.
2. Aprendizagem percebida tem
impacto sobre o valor geral do
curso.
Elaborou um
modelo teórico para
explicar os
principais
componentes do
ensino efetivo.
2002 DeWitz e
Walsh
Bandura (1977a; 1982;
1977b)
Betz, Betz e Menne (1989)
Relacionou
três medidas
de auto-
eficácia à
satisfação de
alunos:
social, geral e
na faculdade.
1. Satisfação com a faculdade
2. Compensação
3. Vida Social
4. Condições de trabalho
5. Qualidade da educação
6. Auto-eficácia social
7. Auto-eficácia geral
8. Auto-eficácia na faculdade
Questionário
CSSQ-Student
Satisfaction
Questionnaire
(BETZ ; BETZ;
MENNE, 1989)
Estudantes do
curso de
psicologia da
região Centro-
Oeste dos
Estados Unidos
Análise de
regressão
Entre as dimensões estudadas a
percepção de auto-eficácia na
faculdade é o antecedente mais
significante de satisfação dos
alunos na faculdade.
Revelou a auto-
eficácia na
faculdade como
antecedente da
satisfação.
2002 Gremler e
McCollough
Hart (1988; 1993)
McCollough e Gremler
(1999a; 1999b)
Anderson e Gerbing (1988)
A influência
da garantia de
serviços na
satisfação de
alunos
1. Avaliação global do curso
2. Avaliação do
instrutor/professor
3. Resultados do aprendizado
4. Auto-avaliação
5. Atitude geral de garantia
6. Extensão da garantia
7. Componentes da garantia
8. Credibilidade da garantia
Questionário
quantitativo
Estudantes de
cursos de
Marketing de
uma
universidade do
Noroeste dos
Estados Unidos
Modelagem de
Equações
Estruturais
A promessa da garantia dos
serviços contribui para
melhorar as percepções da
qualidade geral dos serviços e
conseqüentemente a satisfação
dos alunos.
Revelou
a oferta da
garantia de serviços
na faculdade como
antecedente da
satisfação.
2003 Karemera,
Reuben e
Sillah
Kuh e Hu (2001)
Terezini, Pascarella e
Blimling (1996)
Hu e Hossler (2000)
Hu e St. John (2001)
McPherson e Shapiro (1998)
Graham e Gisi (2000)
Impacto do
ambiente
acadêmico e
social e as
características
de contexto
familiar sobre
o desempenho
e a satisfação
1. Qualidade do ensino
2. Infra-estrutura
3. Atendimento aos alunos
4. Atividades extracurriculares
5. Empregabilidade
6. Imagem
7. Satisfação geral com a
universidade
Questionário
quantitativo
Confirmatório
Alunos de
Administração
da South
Carolina State
University,
universidade
destinada à
minorias nos
Estados Unidos.
Teste de
2
e o
método
Máxima
Verossimilhan
ça (Maximum
Likelihood)
para testar a
hipótese de
independência
entre os vários
atributos e o
desempenho
acadêmico
1. Serviços de apoio aos alunos
influenciam a satisfação;
2. A satisfação com o ambiente
acadêmico, serviços e
realizações da escola
secundária são precedentes do
desempenho na faculdade;
3. Biblioteca, oportunidades de
estágio e programas de
desenvolvimento profissional
influenciam no desempenho
acadêmico.
Indicou fatores que
podem aumentar o
recrutamento,
índices de
graduação e de
retenção de alunos.
Quadro 12 - Resumo da revisão de literatura sobre atributos da satisfação de ensino superior com aspectos metodológicos (2000-2003)
Fonte: Fundamentação teórica desta dissertação.
75
Ano
Autores
Embasamento
Teórico
Abordagem
Dimensões
Avaliadas
Método Amostra Técnica
Resultados
(atributos ou dimensões de
maior impacto)
Contribuição
SATISFAÇÃO
2004 Wilhelm Archibold (1998); Avi-Itzhak
(1982); Babad, Darley e Kaplowitz
(1999); Bacon e Novotny (2002);
Barnoski e Sockloff (1976); Ben-
Akiwa e Lerman (1985); Braskamp
e Ory (1994); Cahn (1987); Carroll
e Green (1995); Clayson (1999);
Coleman e McKeachie (1981);
Costin, Greenough e Menges
(1971); Davis, Shekhar e Van
Auken (2000); D’Apollonia e
Abrami (1997); Deal (2002);
Feldman (1978; 1989; 1992);
Freeman (1994); Greenwald (1997);
Greenwald e Gillmore (1997);
Karns (1993); Kelley, Conant e
Smart (1991); Johnson (2002);
Leventhal, Abrami e Perry (1976);
Leventhal et al. (1975); Marks
(2000); Marsh e Hocevar (1991);
Marsh e Bailey (1993); Marsh e
Roche (1997); McKeachie (1997);
Martin (1989); Nichols e Soper
(1972); Ory e Ryan (2001);
Pohlmann (1975); Radmacher e
Martin (2001); Takeshita e Maeda
(1999); Theall e Franklin (2001);
Williams e Ceci (1997); Wilson
(1998).
A influência
relativa de
avaliações
pedagógicas
publicadas on-
line e dos
atributos do
professor na
escolha das
disciplinas
1. Entusiasmo
2. Carga de trabalho do
curso/nível de dificuldade
3. Tolerância na
avaliação/notas
4. Valor do
curso/relevância
5. Nota esperada
6. Estilo pedagógico
7. Sexo do professor
8. Graduação e
experiência do professor
9. Tamanho da classe
10. Pré-requisitos do
curso
11. Turno do curso
Questionário
quantitativo
utilizando
atributos de
cursos hipotéticos
Estudantes de
uma
universidade
do Noroeste
dos Estados
Unidos
Mensuração
conjunta
(conjoint
analisys)
Os resultados revelaram que
o valor do curso e a
tolerância na atribuição de
notas são os determinantes
mais importantes na escolha
das disciplinas e que as
avaliações on-line exercem
influência significante sobre
a
escolha das disciplinas.
Os estudantes acreditam que
o instrutor desempenha um
papel significante,
determinando a relevância
ou utilidade da disciplina, a
efetividade do ensino e da
abordagem pedagógica.
Apontou o valor do curso
como um determinante na
escolha de disciplinas e
ressaltou a importância do
instrutor na efetividade do
ensino.
2005 Walter,
Tontini e
Domingues
Matilla e James (1977)
Kano (1984)
Tontini (2003)
Satisfação de
alunos
1. Atendimento
2. Capacitação dos
professores
3. Métodos de ensino
4. Atitude
5. Conteúdo
6. Infra-estrutura
Pesquisa
quantitativa,
exploratória
Questionário
Alunos da
FURB (SC)
Utilização
conjunta do
Modelo Kano e
Matriz de
Importância e
Desempenho.
Aspectos didático-
pedagógicos têm maior
impacto na satisfação geral e
na avaliação do desempenho
profissional.
Demonstrou a
potencialidade da
utilização conjunta do
Modelo Kano (não-linear)
com a Matriz de
Importância x
Desempenho (linear),
revelando os atributos de
maior impacto na
satisfação.
Quadro 13 - Resumo da revisão de literatura sobre atributos da satisfação de ensino superior com aspectos metodológicos (2004-2005)
Fonte: Fundamentação teórica desta dissertação.
76
Ano
Autores
Embasamento
Teórico
Abordagem
Dimensões
Avaliadas
Método Amostra Técnica
Resultados
(atributos ou dimensões
de maior impacto)
Contribuição
LEALDADE
2001 Hennig-
Thurau,
Langer e
Hansen
Tinto (1975; 1993)
Jacoby e Chestunut (1978)
Henning-Thurau e Klee (1997)
Dick e Basu (1994)
Modelagem e
a
administração
da lealdade de
estudantes
baseada no
conceito de
qualidade de
relacionament
o em serviços
1. Qualidade percebida dos
serviços de ensino
2. Confiança nos
funcionários da instituição
3. Compromisso emocional
com a instituição
4. Compromisso cognitivo
com a instituição
5. Compromisso do aluno
com suas metas
6. Integração acadêmica
7. Integração social
8. Compromissos de trabalho
9. Compromissos familiares
10. Compromisso com
atividades não universitárias
Questionário
Quantitativo,
Confirmatório
Alunos
Egressos de
seis
universidad
es da
Alemanha
(Hanover,
Osnabrück,
Willhelmsh
aven,
Oldenburg,
Ostfriesland
e Lübeck).
Modelo de
qualidade RQSL
(relationship
quality-based
student loyality),
usando a
Modelagem de
Equações
Estruturais
1. A qualidade de ensino e
o compromisso emocional
dos estudantes com a sua
instituição são cruciais
para lealdade do
estudante;
2. Em compromisso
emocional impactam de
forma significante
positivamente: a
integração dos alunos no
sistema acadêmico, a
percepção dos alunos de
qualidade de serviço e a
confiança dos alunos na
instituição educacional.
Desenvolvimento de um
modelo conceitual para a
lealdade de estudantes,
combinando a literatura
educacional em lealdade
de alunos com teoria de
Marketing de Serviços;
Utilização do modelo
RQSL usando a
Modelagem de Equações
Estruturais.
2003 Alves Oliver (1977a; 1977b; 1979; 1980;
1981; 1987; 1992; 1993a; 1993b;
1997; 2000)
Oliver e Bearden (1983)
Oliver e Desarbo (1988)
Oliver e Swan (1989)
Anderson e Fornell (2000a; 2000b)
Grönroos (2000)
Gr
nholdt, Martensen e Kristenden
(2000)
Hennig-Thurau, Langer e Hansen
(2001)
Jonhson, Anderson e Fornell (1995)
Kotler e Fox (1995)
Parasuraman, Berry e Zeithaml,
(1991)
Parasuraman, Zeithaml e Berry
(1985; 1988; 1994)
Relacionou
Marketing à
satisfação de
alunos de IES,
avaliando
índices de
satisfação,
antecedentes e
conseqüências
1. Imagem
2. Expectativas do cliente
3. Qualidade técnica e
funcional percebida
4. Desejos/necessidades
atuais
5. Valor percebido
6. Satisfação global do aluno
no ensino superior (ISAES)
7. Lealdade do aluno
8. Ações de recomendação
1. Qualitativo
Questionário
contendo uma
questão aberta e
uma fechada
2. Quantitativo,
confirmatória
Questionário
fechado
Alunos da
UBI-
Universidad
e da Beira
interior em
Portugal.
Testou-se a partir de
um sistema de
equações estruturais,
um modelo
conceitual
explicativo da
satisfação do aluno
no ensino superior e
com base nele
calculou o Índice
Nacional de
Satisfação do Aluno
no Ensino
Universitário
Público.
A imagem, o valor, as
expectativas e a qualidade
percebida são
antecedentes da satisfação
e a principal conseqüência
direta da satisfação é a
lealdade do aluno.
Um modelo de formação
e medição da satisfação
do aluno no ensino como
antecedente da lealdade.
2003 Gonçalves
Filho, Guerra
e Moura
Fornell et al. (1996)
Mendes e Saraiva (2002) Lancaster
(1971)
Pizani (2002)
Satisfação
como
antecedente da
lealdade
1. Qualidade percebida
2. Expectativas
3. Valor
4. Satisfação geral
5. Lealdade
Pesquisa
quantitativa e
confirmatória.
Questionário.
Alunos da
FACES/FU
MEC (MG)
Aplicação da
Modelagem de
Equações
Estruturais ACSI
(FORNELL et al.,
1996) modificado
Qualidade percebida e
valor são as dimensões
que mais impactam na
satisfação. As
expectativas são mais
significativas na avaliação
da qualidade do que na
satisfação.
Um dos estudos pioneiros
na aplicação da
Modelagem de Equações
Estruturais para estudar
antecedentes da lealdade
em IES no Brasil,
modificando o ACSI.
Quadro 14 - Resumo da revisão de literatura sobre atributos da lealdade de ensino superior com aspectos metodológicos (2001-2003)
Fonte: Fundamentação teórica desta dissertação.
77
Ano
Autores
Embasamento
Teórico
Abordagem
Dimensões
Avaliadas
Método Amostra Técnica
Resultados
(atributos ou dimensões de
maior impacto)
Contribuição
LEALDADE
2005 DeShields Jr,
Kara e
Kaynak
Herzberg, Muasner e Snyderman
(1967)
Keaveney e Young (1997)
Anderson e Sullivan (1993)
Keaveney e Young (1997)
Mallinckrodt (1988)
Oliver (1997)
Parasunaman, Zeithaml e Berry
(1986)
Reichheld (1996)
Tinto (1993)
Fatores
determinantes
da satisfação
de estudantes e
da retenção no
ensino
superior
1. Docentes
2. Pessoal de
aconselhamento
3. Aulas
4. Experiências dos
estudantes
5. Satisfação
Versão
modificada do
questionário
desenvolvido por
Keaveney e
Young (1997),
utilizando dados
empíricos e a
teoria dos dois
fatores de
Herzberg.
Alunos de uma
universidade
pública no sul
da Pensilvânia
nos Estados
Unidos
Análise fatorial
confirmatória
A variável aulas, que
envolve a relevância do tema
para a prática, ou seja, a
relação teoria e prática, e
docentes, que envolve as
atitudes dos docentes,
influenciam a satisfação
.
Alunos que tiveram
alguma experiência
positiva com a instituição
têm maior probabilidade
de estarem mais
satisfeitos, confirmando a
relação com a teoria dos
Dois Fatores de Herzberg.
2005 Marzo-
Navarro,
Pedraja-
Iglesias e
Rivera-
Torres
Aldridge e Rowley (1998); Alves
(2000); Athiayaman (1997);
Browne, Kaldenberg e Browne
(1998); Bigné, Moliner e
Sánchez (2001); Capelleras e
Veciana (2001); Cardone, Lado e
Rivera (2001); Casanueva,
Peribañez e Rufino (1997);
Camisón, Gil e Roca (1999);
Elliot e Healy (2001); Giese e
Cote (1999); Guolla (1999);
Hartman e Schmidt (1995);
Harvey (1995); Hill (1995);
Joseph e Joseph (1997); Kwan e
Ng (1999); LeBlanc e Nguyen
(1997); Li e Kaye (1998); Meade
(1997); Oldfield e Baron (2000);
Owlia e Aspinwall (1996; 1998);
Pérez (1997); Rodríguez (1997);
Siu e Wilson (1998).
Avaliação da
satisfação e
seu impacto na
recomendação
dos cursos
1. Corpo docente
2. Matrícula
3. Organização do curso
Quantitativo,
Exploratório.
Alunos dos
cursos de
verão de uma
Universidade
pública
espanhola
Análise de
componentes
principais
1. Corpo docente
2. Matrícula
3. Organização do curso
O estudo aponta que os
objetivos dos estudantes
impactam na satisfação, o
principal objetivo dos alunos
era aumentar o nível de
instrução.
Confirmou o impacto da
satisfação na lealdade.
Elaboração de um quadro
de referencial teórico
sobre dimensões de
satisfação com os serviços
de ensino superior.
Quadro 15 - Resumo da revisão de literatura sobre atributos da lealdade de ensino superior com aspectos metodológicos (2005)
Fonte: Fundamentação teórica desta dissertação.
78
Neste capítulo, descreveram-se estudos sobre alguns dos métodos utilizados para
avaliação de atributos que impactam a satisfação e a lealdade em ambiente acadêmico, bem
como sobre avaliação da qualidade em serviços em IES e antecedentes da satisfação e da
lealdade. A partir dessa revisão de literatura, selecionou-se a modelagem de equações
estruturais como técnica utilizada nesta pesquisa, cujos procedimentos metodológicos
descrevem-se no próximo capítulo.
79
3 MÉTODO DE PESQUISA
Os procedimentos metodológicos e as técnicas adotadas no desenvolvimento da
pesquisa de campo são descritos a seguir. Para Richardson (1989), o método consiste na
escolha dos procedimentos para descrever e explicar determinados fenômenos. Esses
procedimentos procuram delimitar um problema, realizar observações e interpretá-las,
fundamentados nas relações encontradas.
3.1 CARACTERIZAÇÃO DO AMBIENTE DA PESQUISA
Neste item, para melhor entendimento do estudo e de seu desenvolvimento,
contextualiza-se o ambiente onde foi aplicada a pesquisa de campo, ou seja, onde foram
coletados os dados.
Esta pesquisa, que teve por objetivo analisar os antecedentes da satisfação e da
lealdade dos alunos em um curso de graduação, na área de administração, poderá contribuir
para nortear decisões de gestão na IES pesquisada e trazer mais certeza às decisões gerenciais.
A pesquisa foi realizada na Pontifícia Universidade Católica do Paraná com alunos do curso
de administração dos campi de Curitiba e de São José dos Pinhais.
A PUCPR tem como mantenedora a Associação Paranaense de Cultura (APC), da
congregação dos Irmãos Maristas, a qual engloba os seguintes estabelecimentos: Associação
Paranaense de Cultura; Hospital Universitário Cajuru; PUCPR Campus Curitiba; PUCPR
Campus São José dos Pinhais; Fazenda Experimental Gralha Azul; Centro de Edifício
Professor Irmão Mario Cristóvão; Centro Social Champagnat; Editora Universitária
Champagnat; Lúmen - Centro de Comunicação; PUCPR Campus Londrina; PUCPR Campus
Toledo; Farmácia Universitária; PUCPR Campus Maringá. O quadro funcional da APC,
segundo dados de março de 2006, é composto por 1.475 professores e 2.965 funcionários, 336
estagiários e 33 menores aprendizes, totalizando 4.809 colaboradores.
A PUCPR foi criada na cidade de Curitiba, estado do Paraná, em 14 de março de
1959. No dia 6 de agosto de 1985, foi elevada, pela Santa Sé, à condição de Pontifícia. Desde
1991, iniciou seu processo de interiorização, sendo que o primeiro campus fora de sede foi o
de São José dos Pinhais. A seguir, vieram Londrina, em 2002, Toledo, em 2003, e Maringá,
em 2004.
Hoje, A PUCPR, aos 47 anos de existência, é uma instituição consolidada, conhecida e
reconhecida pelas suas congêneres e pela sociedade. Oferece mais de 50 cursos de graduação,
80
12 cursos de pós-graduação stricto sensu e mais de 80 cursos de pós-graduação lato sensu,
distribuídos em seus campi. Possui, atualmente, em 2006, um total de 19.668 alunos de
graduação matriculados em seus campi, sendo 1.811 nos cursos de administração. O total
geral de alunos entre graduações e pós-graduações é de, aproximadamente, 27.000.
3.2 DESENHO DA PESQUISA
O processo de pesquisa utilizado neste estudo compôs-se de etapas não-lineares,
iniciando com a revisão de literatura e terminando com a publicação de artigos em revistas
especializadas. A Figura 15 representa tal processo, identificando a seqüência das etapas
desenvolvidas.
81
Figura 15 - Desenho da pesquisa
Fonte: A pesquisadora.
Elaboração do instrumento
de coleta de dados quantitativos
Coleta de dados quantitativos
Teste do instrumento de pesquisa quantitativo
USO DE MÉTODOS QUALITATIVOS
USO DE MÉTODOS QUANTITATIVOS
Resultado da etapa qualitativa
Elaboração de artigos científicos
Redação e defesa da dissertação
Análise e interpretação dos dados
Definição da amostra quantitativa
Revisão da literatura: levantamento dos atributos e
métodos de mensuração de satisfação
Definição do tema, justificativa e objetivos
Definição da amostra qualitativa
Elaboração da proposta de pesquisa
Teste do instrumento qualitativo de coleta de
dados
Elaboração do instrumento qualitativo
de coleta de dados
Entrevistas com os grupos de foco
Análise dos dados da etapa qualitativa
82
Conforme mostra a Figura 15, esta pesquisa é qualitativa e quantitativa. O uso de
métodos qualitativos se iniciou com a revisão de literatura e prosseguiu até a análise dos
dados da etapa qualitativa. As setas de retorno de certas etapas ou de conjuntos de etapas
indicam a retroalimentação de informações. Formam um ciclo que permite retornar às etapas
anteriores para aperfeiçoar ou corrigir a pesquisa, o que faz da mesma um processo não-
linear. Uma retroalimentação ocorreu, por exemplo, depois do teste do instrumento qualitativo
de coleta de dados, quando se retornou à elaboração deste instrumento para realizar os ajustes
necessários.
Por sua vez, o uso dos métodos quantitativos foi, em sua maior parte, precedido pela
obtenção dos resultados da análise qualitativa. Na etapa da coleta dos dados quantitativos,
também existiu uma retroalimentação de informações, ocorrida entre o teste do instrumento
de coleta de dados e a elaboração do instrumento de coleta de dados quantitativos.
As etapas qualitativas e quantitativas interagiram entre si, pois, após o teste do
instrumento de pesquisa quantitativo, retornou-se à etapa anterior para verificar os ajustes.
No fim da pesquisa, procedeu-se à análise e à interpretação dos dados, à redação e à
defesa da dissertação, assim como ao início da elaboração do artigo científico sobre o tema
estudado.
3.3 DELINEAMENTO DA PESQUISA
Esta pesquisa teve delineamento qualitativo e quantitativo, como já mencionado. A
etapa qualitativa teve como método de coleta de dados as entrevistas com grupos de foco, e a
etapa de natureza quantitativa, um questionário estruturado. A coleta de dados que, em todas
as suas etapas, foi previamente autorizada pela direção de centro e coordenação do curso de
administração da PUCPR, foi precedida pelo início do desenvolvimento da fundamentação
teórica relacionada a métodos de pesquisa para identificação de atributos antecedentes à
satisfação e à lealdade de alunos.
3.4 PESQUISA BIBLIOGRÁFICA
Assim, primeiramente, realizou-se a pesquisa qualitativa bibliográfica, revisando-se a
literatura, o que permitiu identificar os atributos de satisfação de alunos, os métodos de
pesquisa de satisfação de alunos e as formas de aplicação dos mesmos. Coletaram-se os dados
dessa etapa a partir de pesquisas já aplicadas na área por meio de busca em teses, artigos,
83
periódicos e outras publicações. Segundo Macedo (1996), a pesquisa bibliográfica constitui-se
no primeiro passo de qualquer pesquisa científica, visto tratar-se da revisão da literatura
existente sobre o assunto, buscando assegurar a não-redundância do tema, ou seja, sua
originalidade.
Compararam-se, entre si, os métodos de pesquisa de satisfação identificados,
evidenciando-se os que melhor atendiam aos objetivos desta pesquisa. Dessa forma, por meio
da pesquisa bibliográfica, identificou-se a Modelagem de Equações Estruturais como técnica
confirmatória utilizada.
3.5 PESQUISA QUALITATIVA
A segunda etapa da pesquisa também foi qualitativa. Essa etapa se caracterizou como
exploratória, de pesquisa de campo, e utilizou a entrevista com grupos de foco para identificar
os atributos que afetam a satisfação e a lealdade dos alunos de graduação do curso de
administração da PUCPR dos campi de Curitiba e de São José dos Pinhais.
Em relação à entrevista com grupos de foco, Mattar (1996, p. 64) a define como um
método pouco estruturado, “conduzido por um moderador experiente, simultaneamente, com
um pequeno número de participantes para obter dados sobre determinado assunto focalizado”.
Se, para Mattar, a técnica prevê a participação de um moderador experiente, para Albrecht
(1995, p. 113), “qualquer pessoa razoavelmente capaz pode usar”. No entanto, o papel do
moderador é fundamental, pois cabe a ele interpretar os dados fornecidos pelos participantes.
Ao moderador cabe, ainda, incentivar a participação de todos, deixando-os à vontade e
incentivando-os a falar para compreenderem seu tipo de linguagem, evitando que apenas
alguns participantes dominem a reunião. Esse incentivo pode ocorrer explicando-se o motivo
da reunião e a importância da participação de todos. Além disso, Mattar (1996, p. 65) afirma
que “sua principal função é focalizar a atenção dos participantes para determinada
experiência, e a partir dela obter os dados desejados”. Albrecht (1995, p. 113) alerta que “o
segredo está em compreender as descobertas, interpretar o que os participantes do grupo lhe
disseram e relacionar isso” com o objetivo da pesquisa, ou seja, faz-se necessária a
participação de alguém devidamente preparado, treinado e experiente, até porque também
cabe a esse profissional preparar o relatório de pesquisa.
Recomenda-se formar um grupo com pessoas que possuam o mesmo perfil ou, como
esclarece Mattar (1996, p. 64), “pessoas com características demográficas, socioeconômicas e
84
de estilo de vida extremamente homogêneos”, para que se possa manter o foco e não ocorram
posições muito conflitantes causadas por realidades diferentes.
Um grupo de foco consiste em reunir de seis a doze participantes, liderados por um ou
dois moderadores, que passa(m) um período discutindo profundamente determinado tópico ou
conceito. O objetivo é compreender o que as pessoas têm a dizer e o porquê, falando
detalhadamente sobre o assunto. (HAIR JR. et al., 2005; BERRY, 1996; MATAR, 1996;
FLICK, 2004; RUEDIGER; RICCIO, 2004; REA; PARKER, 2000). No entanto, Albrecht
(1992, p. 118) ressalta que a eficiência do entrevistador pode ser melhor com grupos menores,
formados geralmente entre cinco a dez pessoas.
Em relação ao tempo de duração dessas entrevistas, Mattar (1996, p. 66) aconselha
que seja de, no mínimo, uma hora e trinta minutos e, no máximo, de três horas, para permitir
que a questão em estudo seja completamente discutida. Além disso, o autor estima o tempo de
aquecimento do grupo em 30 minutos para a introdução do assunto.
Para Albrecht (1992, p. 118), os grupos não buscam necessariamente validade
estatística, não tentando, portanto, deduzir o que a maioria dos clientes dizem com base em
alguns. O que se busca descobrir são os principais fatores que influenciam os clientes ou,
como no caso desta pesquisa, os atributos que influenciam a satisfação dos alunos. O
entrevistador ou moderador segue uma lista predeterminada de tópicos de discussão, mas
permite que os participantes respondam com suas próprias palavras, e as respostas específicas
são aprofundadas por meio de questões de sondagem.
A entrevista com grupos de foco deve ser considerada como uma pesquisa com fontes
primárias ou, como define Livingstone (1982, p. 13), “as fontes primárias geralmente
envolvem a obtenção de informações a partir de pessoas”.
Mattar (1996, p. 67) apresenta uma limitação das entrevistas com grupos de foco – a
subjetividade da interpretação, da dependência da experiência e da percepção do moderador –
e esclarece que, “em função dessas fraquezas, a entrevista focalizada em grupos é uma técnica
muito recomendável para pesquisas exploratórias e não para pesquisas conclusivas”.
Para Ruediger e Riccio (2004, p. 154), não é rara a utilização de grupos focais para a
construção do survey em etapa posterior, garantindo-lhe maior precisão. Segundo Hair Jr. et
al. (2005, p. 85), grupos de foco constituem uma das técnicas de entrevistas mais empregadas.
Berry (1996, p. 48) também salienta que entrevistas com grupos de foco são bastante
conhecidas em pesquisas sobre qualidade em serviços por sua relativa simplicidade e rapidez
de implementação. O autor considera que os grupos de foco desempenham papel
85
complementar em pesquisas quantitativas e que o uso conjunto pode melhorar o projeto de
ambas.
3.5.1 Amostra da pesquisa qualitativa
Para compor a amostra da etapa qualitativa deste estudo, participaram das entrevistas
focais alunos voluntários dos períodos intermediários, dos campi da PUCPR de São José dos
Pinhais e de Curitiba, perfazendo o total de seis grupos de foco. Desses grupos, quatro eram
do campus em Curitiba (duas turmas do turno noturno e duas do matutino) e dois de São José
dos Pinhais do turno noturno. Assim, realizou-se a primeira parte do estudo qualitativo para
embasar a etapa seguinte, a quantitativa. Os atributos levantados por meio dos grupos de foco
e da revisão de literatura embasaram as relações desenvolvidas na Modelagem de Equações
Estruturais e no questionário quantitativo.
3.5.2 Procedimentos da coleta dos dados
Identificaram-se e coletaram-se os dados da etapa qualitativa por meio de entrevistas
com grupos de foco, durante o mês de novembro de 2005. Nessas entrevistas, utilizou-se um
guia de discussões, previamente elaborado com base na literatura pesquisada, no qual se
descreveram os tópicos a serem abordados (APÊNDICE B). É importante destacar que o guia
de discussões elaborado compôs-se de três estágios: no primeiro, apresentaram-se os objetivos
e se estabeleceram as regras de discussão; no segundo, provocaram-se as discussões; e, por
último, no terceiro estágio, fez-se o resumo do que foi significativo nas discussões.
As descrições dos resultados dos grupos de foco foram gravadas em fitas de áudio e
anotadas. Informou-se aos alunos entrevistados nos grupos de foco sobre a gravação das
entrevistas e, nessa ocasião, solicitou-se autorização verbal para utilização e divulgação do
conteúdo das mesmas.
Visando garantir a eficácia do guia de discussões (APÊNDICE B) e a preparação da
moderadora, aplicou-se um pré-teste com um grupo de foco experimental, durante o mês de
outubro de 2005, formado por alunos do 9º período do curso de administração, com
habilitação em gestão empresarial, da Universidade Regional de Blumenau (FURB), situada
na cidade de Blumenau, SC. A escolha desse período para aplicação dos pré-testes deveu-se
ao fato de o mesmo possuir maior experiência com o curso e possuir características
semelhantes à amostra estudada. Para Hair Jr. et al. (2005, p. 230), “nenhum questionário
86
deve ser administrado antes que o pesquisador avalie a provável exatidão e coerência das
respostas”. O mesmo autor indica que tal avaliação pode ser feita por meio de pré-testes dos
instrumentos de pesquisa aplicados a uma pequena amostra semelhante à população estudada.
O pré-teste, para Lakatos e Marconi (1996, p. 227), tem como uma das principais
funções testar o instrumento de coleta de dados, “[...] as reações do entrevistado, sua
dificuldade de entendimento, tendência para esquivar-se de questões polêmicas ou delicadas,
seu embaraço com questões pessoais, etc.”. Ainda, para essas autoras, o pré-teste evidencia se
há ambigüidade entre as questões, perguntas supérfluas, adequação da ordem das questões, se
numerosas ou se necessitam de complemento.
O pré-teste também pode evidenciar três elementos essenciais que devem estar
presentes em questionários ou entrevistas: fidedignidade, validade e operatividade
(LAKATOS; MARCONI, 1996). Todas as etapas da testagem foram analisadas e discutidas
pela pesquisadora e seu orientador, até que se considerasse válido o guia de discussões.
Realizou-se esse procedimento de testagem também com o questionário de pesquisa
quantitativo.
3.5.3 Procedimentos da análise dos dados
Realizou-se a análise em etapas distintas, utilizando métodos diferenciados para os
dados qualitativos e quantitativos.
Para a análise dos dados qualitativos, as descrições dos grupos de foco foram gravadas
em fitas de áudio e anotadas, sendo transcritas posteriormente para os programas Word e
Excel, nos quais os dados foram trabalhados de maneira semelhante à desenvolvida pelo
software ATLAS/ti, que permite relacionar e categorizar os atributos em famílias ou
dimensões. Realizaram-se essas relações manualmente.
O software ATLAS/ti, desenvolvido por Muhr (1991; 1994), foi criado visando,
principalmente, à construção de teorias baseadas em códigos. Contudo, conforme menciona
Flick (2004, p. 268), há uma segunda estratégia para utilização do software, mais formalizada,
em que se desenvolve, desde o início, um esquema de códigos e uma matriz numérica de
dados, sendo seu uso planejado com um forte interesse na associação da análise qualitativa à
quantitativa em etapa posterior. (FLICK, 2004).
Na seqüência de cada entrevista com os grupos de foco, fizeram-se as análises parciais
dos dados obtidos, visando acrescentar novos dados, corrigir possíveis falhas do guia de
discussões e para verificar a possível saturação teórica.
87
Para Lima (2005), o que determina o fim da coleta de dados em pesquisa qualitativa é
a saturação teórica. A saturação teórica ocorre quando as entrevistas não acrescentam novos
dados ou informações relevantes à pesquisa. De acordo com Glaser e Strauss (1967 apud
GODOY, 2005), a saturação teórica ocorre quando nenhuma categoria nova ou relevante está
emergindo dos dados. Apesar de o termo “saturação teórica” estar vinculado à literatura de
Grounded Theory, considerou-se, nesta pesquisa, que houve a saturação teórica a partir do
momento em que os grupos de foco não acrescentaram mais atributos relevantes de satisfação
dos alunos à pesquisa, fato que pode ser observado e considerado satisfatório com os seis
grupos de foco entrevistados.
3.6 PESQUISA QUANTITATIVA
Nessa terceira etapa, a pesquisa foi quantitativa, descritiva e confirmatória, realizada
por meio da análise de equações estruturais explicada na revisão de literatura. O instrumento
utilizado para coleta de dados foi um questionário estruturado, o qual, aplicado durante o mês
de maio de 2006, conteve os atributos que afetam a satisfação e a lealdade dos alunos,
identificados por meio dos grupos de foco, fundamentação teórica e experiência prévia da
pesquisadora e de seu orientador. O resultado das entrevistas com os grupos de foco, aliado à
revisão da literatura, serviu de base para a proposição do modelo de equações estruturais para
a IES pesquisada, estabelecendo-se as relações causais entre as variáveis latentes
7
que
impactam a lealdade.
Segundo Gil (2002), adotar uma metodologia de pesquisa quantitativa significa
traduzir em números as opiniões e informações para classificá-las e analisá-las. Tal
metodologia requer o uso de recursos e de técnicas estatísticas, com porcentagem, média,
moda, mediana, desvio-padrão, coeficiente de correlação, análise de regressão, etc. Conforme
Silveira et al. (2004, p. 107), as pesquisas quantitativas, de modo geral, voltam-se para a
análise das diferentes características numéricas entre dois ou mais grupos, procurando
estabelecer relação entre as variáveis. Para tanto, o processo analítico é dedutivo, partindo do
geral para o específico, e a validade da pesquisa é construída com base nos indicadores
estatísticos.
Pretendeu-se, com a realização dessa etapa quantitativa da pesquisa, produzir
descrições quantitativas sobre os atributos que influenciam a satisfação dos alunos de uma
7
Variáveis latentes, em equações estruturais, equivalem às dimensões revisadas na literatura da área.
88
Instituição de Ensino Superior, sendo considerada, portanto, uma pesquisa descritiva. Gil
(1994) esclarece que a pesquisa descritiva tem como objetivo primordial a descrição das
características de determinada população ou fenômeno ou estabelecimento de relações entre
variáveis. Ressalta, ainda, que uma de suas características mais significativas está na
utilização de técnicas padronizadas de coletas de dados.
Segundo Hair Jr. et al. (2005, p. 87), os estudos descritivos podem dar ao pesquisador
um panorama dos elementos em um dado ponto do tempo, ou seja, cortes transversais.
Geralmente, são utilizados questionários ou alguma outra forma de respostas estruturadas. O
autor destaca, também, como sendo uma importante característica distintiva dos estudos
transversais, o fato de os elementos serem medidos somente uma vez durante o processo de
investigação.
3.6.1 Amostra da pesquisa
Desenvolveu-se a etapa quantitativa com uma população de 1.155 alunos, sendo 897
do campus de Curitiba e 258 do campus de São José dos Pinhais, distribuídos em 6 períodos
distintos dos cursos de administração. Excluíram-se dessa população os primeiros e os oitavos
períodos de cada campus. Excluiu-se o primeiro período da população devido ao recente
ingresso no curso e o oitavo período pelo fato de os alunos estarem em fase de estágio, não
tendo necessidade de freqüência diária em sala, o que poderia dificultar a aplicação da
pesquisa.
Para o cálculo do tamanho da amostra dessa etapa, utilizou-se a equação (3.1), citada
por Mattar (1996, p. 220) para uma população finita.
)(
22
2
PQZNE
PQNZ
n
+
=
(3.1)
Onde:
n: tamanho da amostra;
N: tamanho da população;
P: proporção de ocorrência da variável em estudo na população (0,5);
Q: proporção de não-ocorrência da variável em estudo na população (Q = 1 - P);
E: erro máximo admitido (0,05);
89
Z: valor padrão determinado pelo nível de confiança. Para o nível de confiança de
95%, Z=2.
O resultado do cálculo do tamanho mínimo da amostra foi de 277 questionários para o
campus de Curitiba e 157 para o campus de São José dos Pinhais, a ser dividida de forma
aleatória entre os períodos pesquisados. A margem de erro de acordo com este cálculo é de
cinco por cento.
Também se observaram os números mínimos para a representação confirmatória, que
indica como tamanho crítico amostral 200 respondentes, podendo ser aumentado
consideravelmente de acordo com os erros de especificação. Dessa forma, percebeu-se a
necessidade de ampliar as amostras da IES investigada, visando atender a esse critério.
Levando-se em consideração o fato de o modelo possuir vários parâmetros e de não se ter
previsão dos erros de especificação, optou-se por aplicar a pesquisa de forma censitária. Para
Gil (1994), quando a pesquisa é realizada com todos os elementos do universo pesquisado,
tem-se um censo, tratando-se, nesse caso, de uma pesquisa censitária.
A pesquisa censitária constituiu-se dos alunos presentes em sala de aula nas semanas
de aplicação do instrumento de coleta de dados, no final do mês de março de 2006. Houve
880 questionários respondidos, correspondendo a um índice de respostas de 76,19% da
população investigada.
Para comprovação do Modelo de Equações Estruturais proposto, utilizaram-se,
conjuntamente, os dados coletados nos campi de Curitiba e de São José dos Pinhais, visando-
se obter um modelo geral da IES. Não se realizou a análise estratificada por campi e períodos
devido a restrições de tempo, sendo objeto de continuidade deste estudo.
Para mehor entendimento, as definições dos termos adotados nessa pesquisa constam
em um glossário (APÊNDICE A).
3.6.2 Procedimentos da coleta dos dados
Coletaram-se os dados desta etapa, que se referem ao método quantitativo, a partir de
um questionário fechado, que continha os atributos identificados na literatura, e por meio dos
grupos de foco. Esse questionário (APÊNDICE C) compôs-se de três etapas. A primeira
identificou a satisfação existente em relação ao nível de desempenho atual dos atributos. Para
isso, cada respondente apontou seu nível de concordância, utilizando uma escala que variou
de 1 (discordo totalmente) a 7 (concordo totalmente).
90
Na segunda etapa, mediu-se o grau de importância das dimensões selecionadas de
atributos do curso. Para tanto, os alunos atribuíram notas numa escala de importância que foi
de 1 (sem importância) a 5 (extremamente importante). Na última etapa, por meio de
perguntas fechadas, pesquisaram-se dados pessoais e a freqüência de utilização de diversos
serviços e instalações da IES.
Em etapa anterior à aplicação do pré-teste quantitativo, calculou-se a identificação do
modelo
8
, ou seja, se a quantidade de questões do instrumento de coleta de dados seriam
suficientes para o modelo teórico proposto. Esse cálculo revelou que o questionário possuía
um número de variáveis indicadoras suficientes para o modelo teórico proposto.
Visando garantir a eficácia do instrumento de coleta de dados, aplicou-se, durante o
mês de março de 2006, um pré-teste do questionário elaborado a uma amostra de 242 alunos
distribuídos em períodos intermediários do curso de administração da FURB. A aplicação do
pré-teste na FURB está de acordo com Hair Jr. et al. (2005), que indica que a aplicação de
pré-testes de instrumentos de pesquisa deve ser realizada a uma pequena amostra semelhante
à população estudada. No que se refere a esta pesquisa, a amostra se assemelha à população
estudada. Contudo, salienta-se que algumas conclusões relativas ao pré-teste podem não se
repetir na PUCPR devido à realidade particular de cada IES.
Após essa aplicação, avaliou-se o instrumento. Fizeram-se, então, as correções e
adaptações necessárias no questionário e no Modelo de Equações Estruturais proposto.
Considerou-se esse pré-teste, no momento de sua aplicação, suficiente para a adequação do
questionário de pesquisa e do modelo.
3.6.3 Procedimentos da análise dos dados
Conforme citado no delineamento desta pesquisa, item 3.3, realizou-se a análise dos
dados em etapas distintas, utilizando métodos diferenciados para os dados qualitativos e
quantitativos. Analisaram-se os dados quantitativos coletados por meio de métodos de
estatística descritiva e exploratória, utilizando-se o software SPSS™ para realizar as análises
fatorial, de componentes principais e alfa de Cronbach exploratórias (HAIR JR. et al., 2005;
MALHOTRA, 2001); a planilha eletrônica Excel™, para calcular o desvio-padrão; e o
software LISREL™, para análise confirmatória.
8
Para o cálculo de identificação do modelo proposto, utilizou-se a equação (2.1) mencionada na fundamentação
teórica desta dissertação.
91
Visando confirmar a consistência dos dados, confiabilidade e validade das medições
de escala, usaram-se medidas de tratamento e verificação dos dados obedecendo à seguinte
seqüência:
a) exclusão de dados em branco e identificação de repetição excessiva de respostas
na mesma escala: o tratamento dos dados iniciou com a exclusão de 69 casos que
apresentaram excesso de questões em branco ou repetição excessiva de
determinado valor na escala. Em seguida, decidiu-se excluir da pesquisa as
questões relacionadas à variável latente auxílio financeiro, que apresentou 8
respostas em branco e 387 respostas “não sei avaliar”, totalizando 395 não-
respostas, ou seja, 44,88%. A dimensão atitude da coordenação também foi
excluída do modelo em virtude de o índice de não-respostas ultrapassar 10%,
sendo 2,61% de respostas em branco (23 respostas) e 8,41% de respostas “não sei
avaliar” (74 respostas), totalizando 11,02% (97 respostas). Em virtude da
diferença de realidade entre a IES em que foi realizado o pré-teste e a IES
estudada, não foi possível antever, no pré-teste, essas possíveis deficiências no
questionário aplicado. Também se excluiu da planilha a variável indicadora
AtCont63 do questionário, por apresentar 87 respostas “não sei avaliar”,
correspondente a 9,88% e 3 respostas em branco, correspondente a 0,34%,
totalizando 90 não-respostas, ou seja, 10,22%. Após esse procedimento, restaram
701 casos;
b) imputação de dados em branco (missings): para tratar os casos em branco
restantes, calculou-se a média por respondente (linha) e por variável indicadora
(coluna) para verificar os valores. Observando-se a média por coluna e por linha,
inseriram-se de forma qualitativa, ou seja, caso a caso, valores que se
aproximavam de ambas as médias, respeitando a tendência de cada conjunto de
perguntas;
c) desvio-padrão: calculou-se, também, o desvio-padrão das respostas de cada caso,
isto é, de cada respondente da pesquisa, analisando-se os valores e deletando-se os
valores extremos. Excluíram-se sete casos com desvio-padrão baixo (entre 0,56 e
0,69) e um caso com a média das respostas muito baixa (1,68), o que fez com que
o número de casos restantes passasse a ser 693;
d) normalidade dos dados: na seqüência, realizou-se a avaliação da normalidade dos
dados para investigar uma possível adequação dos métodos de estimação do
modelo. Por meio da avaliação da normalidade dos dados, realizada com o auxílio
92
do software LISREL™, estes se revelaram, em sua maioria, não-normais. Esse
resultado indicou como possíveis métodos de estimação o ULS e também o ML.
Obtiveram-se os resultados utilizando o método ML que, de acordo com a
literatura, ainda é o método mais completo e apresenta melhores resultados do que
outros estimadores;
e) análise fatorial: com o objetivo de comprovar as relações das variáveis indicadoras
e seus possíveis agrupamentos em dimensões, ou seja, no caso desta pesquisa, em
variáveis latentes. Após o tratamento dos dados, efetuou-se uma análise fatorial
para reespecificar o modelo;
f) alfa de Cronbach: para analisar a consistência interna dos resultados de cada
variável latente do modelo e a confiabilidade do instrumento, calculou-se o alfa de
Cronbach. O limite inferior aceito para o alfa de Cronbach é de 0,70, podendo
diminuir para 0,60 em pesquisas exploratórias (HAIR JR. et al., 2005;
MALHOTRA, 2001).
Após a realização do tratamento dos dados descrito, reelaborou-se o desenho do
diagrama de caminhos e suas relações causais. Em seguida, para proceder à análise
confirmatória, elaborou-se o modelo teórico proposto por meio do software LISREL™ 8.7.
Para a Modelagem de Equações Estruturais, avaliou-se a significância estatística dos
diferentes construtos que antecedem a satisfação e a lealdade, indicando as variáveis latentes
que apresentam maior impacto na lealdade dos alunos.
Inicialmente, elaborou-se, por meio do LISREL™, um modelo com todas as variáveis
exógenas e endógenas. Entretanto, esse modelo não convergiu. Então, dividiu-se o modelo em
três partes, de acordo com a importância teórica encontrada na literatura: qualidade, satisfação
e lealdade. Reiniciaram-se as análises pelas relações da variável latente qualidade,
acrescentando e retirando variáveis indicadoras e latentes de acordo com as hipóteses do
modelo proposto, observando-se a significância do t-student ou valor t. Em relação ao valor t-
student, a hipótese nula consiste em que um determinado coeficiente do modelo seja nulo. Ao
nível de significância de 5%, o valor crítico de t-student é 1,96 (OTT, 1988). Se este valor é
atingido, rejeita-se a hipótese da nulidade do coeficiente, e o mesmo passa a ser aceito como
significativo dentro do modelo. Conjuntamente à análise do valor t, observaram-se a
qualidade de ajuste do RMSEA e os índices standardized solution, visando à melhoria desses
índices.
Após o modelo da qualidade convergir e de obter índices de ajuste aceitável,
prosseguiram-se as análises incluindo as variáveis latentes ligadas à satisfação, obedecendo
93
aos mesmos critérios e, finalmente, incluíram-se as variáveis latentes ligadas à lealdade.
Durante esse processo de análise, testaram-se, aproximadamente, cem modelos diferentes.
Porém, não se apresentam análises com modelos concorrentes.
Fizeram-se ligações dos erros de covariância das variáveis indicadoras, observando-se
as relações teóricas, devido a algumas variáveis serem correlacionadas.
94
4 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
Neste capítulo, apresentam-se e analisam-se os dados das etapas qualitativa e
quantitativa desta pesquisa.
4.1 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS DA ETAPA QUALITATIVA
Conforme já mencionado, obtiveram-se os dados referentes à etapa qualitativa desta
pesquisa em dois campi da PUCPR – de Curitiba e de São José dos Pinhais – a partir de seis
grupos de foco constituídos por acadêmicos do curso de administração.
Os quadros 16 e 17, respectivamente, apresentam os atributos considerados
importantes pelos alunos. Identificados por meio das entrevistas com os grupos de foco, esses
atributos foram agrupados em 17 dimensões.
Dimensão Atributos
Aprendizado conseguido com o curso
Capacidade de utilização do que foi aprendido na vida profissional Aprendizado
Desenvolvimento pessoal por meio das disciplinas do curso
Agilidade do atendimento dos funcionários do campus (cantina, laboratórios de
impressão, fotocópias, segurança, limpeza)
Gentileza do atendimento dos funcionários do campus (cantina, laboratórios de
impressão, fotocópias, segurança, limpeza)
Atendimento dos
funcionários da
instituição
Presteza no atendimento da secretaria do curso de administração
Acesso à coordenação (direção) do curso
Apoio da coordenação para o desenvolvimento de atividades dos alunos
Retorno (feedback) do curso em relação a reclamações e sugestões dos alunos
Atitude da
coordenação
Resolução dos problemas dos alunos pelo coordenador
Atitudes éticas dos professores em sala
Comprometimento dos professores
Disposição dos professores em preparar e conduzir as aulas
Atitudes dos
professores
Relacionamento com professores em sala de aula
Atividades de estágio
ou extracurriculares
Realização de atividades práticas (convênios, parcerias, visitas a empresas)
Atualização dos conteúdos das disciplinas
Atualização dos professores
Atualização dos
conteúdos das
disciplinas (grade
curricular)
Titulação dos professores
Acesso a financiamentos estudantis (FIES – Financiamento Estudantil, próprios da
PUCPR ou outros)
Flexibilidade na negociação do pagamento de mensalidades
Auxílio financeiro
Oportunidades de bolsas e auxílios financeiros ofertadas pela PUCPR
Acompanhamento pedagógico dado pela PUCPR aos alunos
Disponibilização, pela PUCPR, de carga horária para professores atenderem alunos
em horários extraclasse
Auxílio pedagógico
Disposição dos professores para atendimento em horários extraclasse
Quadro 16 – Resultado da etapa qualitativa da pesquisa (Ap a Au)
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco.
95
Dimensão Atributos
Colocação de alunos da PUCPR no mercado
Empregabilidade
Melhoria das oportunidades de trabalho para alunos da PUCPR
Adequação das cargas horárias ao conteúdo da grade curricular
Eficiência da ordenação das disciplinas que compõem a grade
Flexibilidade de opções de escolha das disciplinas que compõe a grade
Direcionamento (foco) do curso às suas necessidades pessoais ou do mercado
Qualidade dos conteúdos dos programas de aprendizagem (disciplinas)
Grade curricular
Relevância para a vida profissional das disciplinas que compõem a grade curricular
Horários de funcionamento da biblioteca, laboratórios de impressão, setor de
fotocópias e outros serviços de apoio
Qualidade dos serviços de apoio (cantina, laboratórios de impressão, fotocópias e
segurança, limpeza)
Quantidade de títulos da biblioteca
Infra-estrutura do
campus
Quantidade de vagas no estacionamento
Acesso aos laboratórios de informática do curso
Disponibilidade/acesso a materiais de apoio (multimídia, televisão)
Infra-estrutura da sala de aula (tamanho, conforto, ventiladores e/ou ar condicionado,
equipamentos)
Infra-estrutura do
curso
Modernidade dos laboratórios de informática
Atividades culturais e de lazer (academia e outros)
Integração da PUCPR e sua vida pessoal
Integração na vida
acadêmica
Oferta de cursos extracurriculares não-relacionados aos cursos (ex: fotografia,
culinária, línguas, etc.)
Escolha da mesma universidade para cursar pós-graduação
Escolha pela mesma universidade
Escolha pelo mesmo curso
Lealdade
Recomendação do curso a amigos
Clareza na exposição dos assuntos
Domínio e forma de aplicação dos conteúdos
Métodos de ensino
Utilização adequada dos diversos métodos de ensino
Flexibilidade dos professores em trabalhos e provas
Justiça na elaboração e nos critérios das avaliações (forma das avaliações)
Nível de exigência
dos professores
Nível de exigência dos professores
Distribuição do agendamento de trabalhos e avaliações
Eficiência no planejamento das atividades do curso
Organização das
atividades do curso
Negociação de horários entre professores para viabilizar atividades do curso
Qualidade do curso de administração da PUCPR em relação aos cursos de
administração de outras universidades
Qualidade do curso em relação ao atendimento das necessidades pessoais
Qualidade de ensino/
Desempenho do
curso
Qualidade geral do curso
Exemplos direcionados à realidade dos alunos
Experiência prática dos professores
Relação teoria e
prática
Relação entre teoria e prática nas disciplinas
Satisfação com a decisão de fazer o curso na PUCPR
Satisfação em relação à escolha do curso
Satisfação em relação às expectativas com o curso
Satisfação geral do
aluno
Satisfação ou insatisfação geral com o curso que você freqüenta
Preço da mensalidade em relação às possibilidades futuras de emprego
Qualidade do curso em relação ao preço atual da mensalidade
Relação custo e benefício do curso
Valor do curso
Satisfação com o valor atual da mensalidade
Quadro 17 – Resultado da etapa qualitativa da pesquisa (E a V)
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco.
96
Além da identificação dos atributos utilizados nesta pesquisa, os grupos de foco
também permitiram identificar oportunidades de melhoria, proporcionando a elaboração de
um artigo científico sobre o tema. A devolutiva dos resultados das entrevistas com grupo de
foco e o artigo foram repassados à direção do Centro de Ciências Sociais Aplicadas da IES
pesquisada, na oportunidade da coleta dos dados quantitativos.
Na seqüência, nos Quadros 18, 19 e 20, apresentam-se, conjuntamente ordenados em
dimensões, os resultados da análise dos dados coletados com os grupos de foco e com o
referencial teórico.
Dimensão Sigla Atributos
Aprend1 Aprendizado conseguido com o curso
Aprend 2 Capacidade de utilização do que foi aprendido na vida profissional
Aprendizado
Aprend 3 Desenvolvimento pessoal por meio das disciplinas do curso
AtFunc1
Agilidade do atendimento dos funcionários do campus (cantina,
laboratórios de impressão, fotocópias, segurança, limpeza)
AtFunc 2
Gentileza do atendimento dos funcionários do campus (cantina,
laboratórios de impressão, fotocópias, segurança, limpeza)
Atendimento dos
funcionários da
instituição
AtFunc 3 Presteza no atendimento da secretaria do curso de administração
AtCord1 Acesso à coordenação (direção) do curso
AtCord2
Apoio da coordenação para o desenvolvimento de atividades dos
alunos
AtCord3
Retorno (feedback) do curso em relação a reclamações e sugestões dos
alunos
Atitude da coordenação
AtCord4 Resolução dos problemas dos alunos pelo coordenador
AtProf1 Atitudes éticas dos professores em sala
AtProf 2 Comprometimento dos professores
AtProf 3 Disposição dos professores em preparar e conduzir as aulas
Atitudes dos
professores
AtProf 4 Relacionamento com professores em sala de aula
ExCur1 Apoio da PUCPR para a realização de estágios
ExCur2
Realização de atividades práticas (convênios, parcerias, visitas à
empresas)
Atividades de estágio
ou extracurriculares
ExCur 3
Relevância das atividades dos estágios para o seu aprendizado do curso
de administração
AtCont1 Atualização dos conteúdos das disciplinas
AtCont 2 Atualização dos professores
Atualização dos
conteúdos das
disciplinas
AtCont 3 Titulação dos professores
AuEfic1 Interesse pelo curso
AuEfic2 Preparação prévia para freqüentar o curso
AuEfic3 Satisfação com o desempenho no curso
Auto-eficácia
AuEfic4 Satisfação com o esforço pessoal dedicado ao curso
AuxFin1
Acesso a financiamentos estudantis (FIES – Financiamento Estudantil,
próprios da PUCPR ou outros)
AuxFin2 Flexibilidade na negociação do pagamento de mensalidades
Auxílio financeiro
AuxFin3 Oportunidades de bolsas e auxílios financeiros ofertadas pela PUCPR
AuxPed1 Acompanhamento pedagógico dado pela PUCPR aos alunos
AuxPed2
Disponibilização, por parte da PUCPR, de carga horária para
professores atenderem alunos em horários extraclasse
Auxílio pedagógico
AuxPed3 Disposição dos professores para atendimento em horários extraclasse
Quadro 18 – Resultado da fundamentação teórica juntamente com etapa qualitativa da pesquisa (Ap a
Au)
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco e análise do referencial teórico.
97
Dimensão Sigla Atributos
CEmoc1 Eu estou orgulhoso por poder estudar na PUCPR
CEmoc2 Eu gosto de pertencer à PUCPR
Compromisso
emocional
CEmoc3 Eu sinto orgulho do curso de administração da PUCPR
Confi1
Estou seguro de que o pessoal da PUCPR sempre agiu visando aos
meus interesses
Confi2 Eu confio no pessoal universitário da PUCPR completamente
Confi3
Integridade é uma palavra que eu usaria para descrever o pessoal da
PUCPR
Confiança no pessoal
da IES
Confi O pessoal universitário sempre manteve suas promessas.
DesemP1 Desempenho em relação aos objetivos
DesemP2 Média geral de notas obtidas
Desempenho pessoal
DesemP3 Notas em relação à turma
Empre1 Colocação de alunos da PUCPR no mercado
Empre2 Melhoria das oportunidades de trabalho para alunos da PUCPR
Empregabilidade
Empre3 Promoção no emprego
Grade1 Adequação das cargas horárias ao conteúdo da grade curricular
Grade 2 Eficiência da ordenação das disciplinas que compõem a grade
Grade 3
Flexibilidade de opções de escolha das disciplinas que compõem a
grade
Grade 4
O curso tem direcionamento (foco) adequado as suas necessidades
pessoais ou do mercado
Grade 5 Qualidade dos conteúdos dos programas de aprendizagem (disciplinas)
Grade curricular
Grade 6
Relevância para a vida profissional das disciplinas que compõem a
grade curricular
ImagS1 Caráter inovador e visão de futuro da PUCPR
ImagS 2 Confiança na PUCPR
ImagS 3 Contribuição da PUCPR para a sociedade
Imagem social
ImagS 4 Envolvimento da PUCPR com a comunidade
InfCa1
Horários de funcionamento da biblioteca, laboratórios de impressão,
setor de fotocópias e outros serviços de apoio
InfCa2
Qualidade dos serviços de apoio (cantina, laboratórios de impressão,
fotocópias e segurança, limpeza)
InfCa3 Quantidade de títulos da biblioteca
Infra-estrutura do
campus
InfCa4 Quantidade de vagas no estacionamento
InfCu1 Acesso aos laboratórios de informática do curso
InfCu2 Disponibilidade/acesso a materiais de apoio (multimídia, televisão)
InfCu3
Infra-estrutura da sala de aula (tamanho, conforto, ventiladores e/ou ar-
condicionado, equipamentos)
Infra-estrutura do curso
InfCu4 Modernidade dos laboratórios de informática
Integ1 Atividades culturais e de lazer (academia e outros)
Integ2 Integração da PUCPR e sua vida pessoal
Integração na vida
acadêmica
Integ3
Oferta de cursos extracurriculares não-relacionados aos cursos
(ex: fotografia, culinária, línguas, etc.)
Leal1 Escolha da mesma universidade para cursar pós-graduação
Leal2 Escolha pela mesma universidade
Leal3 Escolha pelo mesmo curso
Lealdade
Leal4 Recomendação do curso a amigos
MetEn1 Clareza na exposição dos assuntos
MetEn2 Domínio e forma de aplicação dos conteúdos
Métodos de ensino
MetEn3 Utilização adequada dos diversos métodos de ensino
Exig1 Flexibilidade dos professores em trabalhos e provas
Exig 2
Justiça na elaboração e nos critérios das avaliações (forma das
avaliações)
Nível de exigência dos
professores
Exig 3 Nível de exigência dos professores
Quadro 19 – Resultado da fundamentação teórica juntamente com etapa qualitativa da pesquisa (C a N)
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco e análise do referencial teórico.
98
Dimensão Sigla Atributos
OrgAC1 Distribuição do agendamento de trabalhos e avaliações
OrgAC2 Eficiência no planejamento das atividades do curso
Organização das
atividades do curso
OrgAC3
Negociação de horários entre professores para viabilizar atividades do
curso
Quali1
Qualidade do curso de administração da PUCPR em relação aos cursos
de administração de outras universidades
Quali2
Qualidade do curso em relação ao atendimento das necessidades
pessoais
Qualidade de ensino/
Desempenho do curso
Quali3 Qualidade geral do curso
TxPra1 Exemplos direcionados à realidade dos alunos
TxPra2 Experiência prática dos professores
Relação teoria e prática
TxPra3 Relação entre teoria e prática nas disciplinas
Satis1 Satisfação com a decisão de fazer o curso na PUCPR
Satis2 Satisfação em relação à escolha do curso
Satis3 Satisfação em relação às expectativas com o curso
Satisfação geral do
aluno
Satis4 Satisfação ou insatisfação geral com o curso que você freqüenta
SitFin1 Comprometimento da mensalidade do curso na sua renda familiar
SitFin2 Comprometimento da mensalidade na sua renda pessoal
Situação financeira do
aluno
SitFin3 Condição financeira para pagar o curso
Valor1 Preço da mensalidade em relação às possibilidades futuras de emprego
Valor2 Qualidade do curso em relação ao preço atual da mensalidade
Valor3 Relação custo e benefício do curso
Valor do curso
Valor4 Satisfação com o valor atual da mensalidade
Quadro 20– Resultado da fundamentação teórica juntamente com etapa qualitativa da pesquisa (O a V)
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco e análise do referencial teórico.
Tendo como base o resultado da análise da etapa qualitativa da pesquisa, no Quadro
21, apresentam-se as dimensões selecionadas para avaliação da importância declarada.
Importância
Acesso à coordenação
Aprendizagem percebida
Atendimento dos funcionários do campus
Atitude dos professores
Atividades de estágio ou extracurriculares
Atualização dos conteúdos das disciplinas e dos professores
Auxílio financeiro
Auxílio pedagógico
Confiança nas pessoas da PUCPR
Empregabilidade
Grade curricular
Imagem de compromisso social da PUCPR
Infra-estrutura do campus (instalações e equipamentos)
Infra-estrutura do curso (instalações e equipamentos)
Integração dos alunos na vida acadêmica
Métodos de ensino
Relação entre teoria e prática nas disciplinas
Quadro 21 – Dimensões selecionadas para avaliar a importância declarada
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco e análise do referencial teórico.
Entre as variáveis apontadas pelos grupos de foco, não se mensurou a importância das
seguintes variáveis latentes: auto-eficácia, compromisso emocional, situação financeira,
desempenho pessoal e valor do curso, por serem de caráter pessoal; organização das
99
atividades do curso, por ser uma questão de ordem administrativa; nível de exigência, em
virtude da tendência dos alunos em não atribuir importância a essa dimensão; qualidade de
ensino/desempenho do curso, satisfação e lealdade, por serem dimensões de saída, medidas de
forma indireta.
4.2 DIMENSÕES QUE AFETAM A LEALDADE DOS ALUNOS
Considerando-se a fundamentação teórica e os resultados obtidos com os grupos de
foco, elaborou-se o Quadro 22, que apresenta as relações de impacto entre as dimensões
antecedentes da satisfação e da lealdade de alunos de IES.
100
Relações de impacto entre as dimensões antecedentes da satisfação e da lealdade de alunos de IES
Dimensões Finais
Qualidade/
Desempenho
Satisfação
Lealdade
Desempenho
pessoal
Aprendizagem
percebida
Auto-eficácia
Atitude dos
professores
Valor do curso
Empregabilidade
Compromisso
emocional
Imagem
Atualização dos conteúdos e dos professores
X
Grade curricular
X
Organização das atividades do curso
X
Nível de exigência
X X X X
Auxílio pedagógico
X
Relação teoria e prática
X X
Métodos de ensino
X X X
Atividades de estágio ou extracurriculares
X X
Infra-estrutura do curso
X X
Infra-estrutura geral do campus
X
Atitude da coordenação
X X
Valor do curso
X
Situação financeira do aluno
X
Qualidade
X X X X
Atitude dos professores
X X
Aprendizagem percebida
X
Desempenho pessoal do aluno
X X
Auto-eficácia
X
Auxílio financeiro
X
Atendimento dos funcionários do campus
X
Imagem social
X X X
Confiança nas pessoas da Instituição
X
Integração dos alunos na vida acadêmica
X
Satisfação geral com o curso
X
Empregabilidade
X
Compromisso emocional
X
Quadro 22 - Relações de impacto entre as dimensões antecedentes da satisfação e da lealdade de alunos de IES
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco e análise do referencial teórico.
101
4.3 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS DA ETAPA QUANTITATIVA
Nesta seção, apresentam-se os resultados e a análise da etapa quantitativa.
4.3.1 Análise fatorial
Por meio da análise fatorial, testam-se empiricamente a quantidade e a qualidade das
dimensões avaliadas num estudo, isto é, analisam-se a quantidade de dimensões surgidas no
tratamento estatístico e o conteúdo dessas dimensões (itens ou conceitos incluídos em cada
uma das dimensões). A coerência teórica do instrumento é medida por meio das cargas
fatoriais de cada item, ou seja, a correlação que cada item tem com o fator. As cargas
fatoriais, assim como os coeficientes de correlação, sofrem uma variação de -1,00 a 1,00,
sendo que, quanto mais próximo de 1,00, maior a correlação existente entre o item e o fator,
significando que compartilham da mesma variância, ou seja, têm a variância como fator
comum (PASQUALI, 2002).
Neste estudo, efetuou-se a análise fatorial com o método de extração denominado
análise de componentes principais, e método de rotação Varimax com normalização Kaiser.
Mostram-se os resultados desta análise no Quadro 23.
102
Variá-
veis
laten-
tes
Variáveis Indicadoras
Total
de
Auto-
valores
iniciais
Percen-
tual de
cargas de
rotações
Org221 Org222 Exi211 Exi212 Org223 Exi213
1
,745 ,711 ,700 ,682 ,681 ,662
5,309 6,636
Apr12 Apr11 Apr13 TxP243
TxP242 TxP241 Met201
AuEc71
2
,645 ,638 ,627 ,549 ,519 ,518 ,414 < 0,4
4,981 6,227
Con112
Con113
CEm102
Con111
CEm101
CEm103
Con114
Ima152
3
,688 ,655 ,616 ,613 ,610 ,595 ,586 ,554
,755 5,944
AtP41 AtP44 AtP43 AtP42 Met202 AtC62 AtC64 Met203
AtC61
4
,732 ,694 ,692 ,691 ,480 ,478 ,458 ,415 < 0,4
4,631 5,789
Sit263 Val271 Val274 Val273
Val272 Sit261 Sit262
5
,828 ,792 ,782 ,699 ,691 ,665 ,608
4,484 5,605
Gra142 Gra143 Gra144 Gra145
Gra141 Gra146 Ima151
6
,651 ,637 ,625 ,574 ,574 ,515 < 0,4
3,900 4,875
Dse122 Dse123 AuE73 Dse121
AuE74 AuE72
7
,846 ,788 ,761 ,748 ,724 ,495
3,872 4,840
ICu172 ICu174 ICu171 ICu73 ICa161 ICa162 ICa163
8
,728 ,699 ,698 ,668 ,501 ,485 < 0,4
3,618 4,522
AtC34 AtC33 AtC32 AtC31
9
,749 ,727 ,678 ,638
3,142 3,928
AtF22 AtF21 AtF23
10
,787 ,778 ,597
2,943 3,678
Emp132
Emp131
Emp133
11
,741 ,706 ,675
2,826 3,533
Ima154 Ima153
12
,765 ,765
2,291 2,864
APed93
APed92
APed91
13
,769 ,760 ,603
2,260 2,825
Int182 Int181 Int183
14
,845 ,797 ,546
2,029 2,536
Ext53 Ext51 Ext52
15
,670 ,578 ,506
1,841 2,301
ICa164
16
-,488
1,264 1,580
Quadro 23 - Resultado das análises de componentes principais
Fonte: Dados da pesquisa.
A análise de componentes principais evidenciou a existência de 16 fatores a partir das
respostas da pesquisa. Porém, considerou-se a existência de 15 fatores em virtude de a
variável indicadora infra-estrutura do campus (ICa164) ser a única a compor a 16ª variável
latente.
A análise dos componentes principais também possibilitou a redução das variáveis
latentes por meio da união das variáveis:
a) as variáveis nível de exigência dos professores e organização das atividades do
curso formaram a variável latente facilidade e flexibilidade do curso;
103
b) as variáveis infra-estrutura do curso e infra-estrutura do campus formaram a
variável infra-estrutura;
c) as variáveis atualização dos conteúdos e métodos de ensino formaram a variável
métodos de ensino.
Avaliou-se o resultado desta análise de acordo com a coerência teórica, optando-se
pela separação dos seguintes fatores em variáveis latentes:
a) dividiu-se o fator 2, surgindo as variáveis latentes relação teoria e prática e
aprendizagem percebida;
b) dividiu-se o fator 3, surgindo as variáveis latentes confiança nas pessoas da IES e
compromisso emocional;
c) dividiu-se o fator 4, surgindo as variáveis latentes atitude dos professores e métodos
de ensino;
d) dividiu-se o fator 5, surgindo as variáveis latentes valor do curso e situação
financeira do aluno;
e) dividiu-se o fator 7, surgindo as variáveis latentes auto-eficácia e desempenho
pessoal.
Assim, resultaram 20 variáveis latentes a serem analisadas no modelo. Depois de
definidas estas variáveis, acrescentaram-se as 3 principais variáveis latentes, objeto desse
estudo: qualidade, satisfação e lealdade. Utilizaram-se, dessa forma, 23 variáveis latentes para
as análises do modelo confirmatório.
Desenhou-se o modelo de equações (Figura 16) a partir dos resultados da análise
fatorial dos dados da pesquisa e da coerência teórica. Para confirmar a consistência interna
das variáveis latentes, utilizou-se o alfa de Cronbach.
4.3.2 Alfa de Cronbach
Pretendendo analisar a consistência interna dos resultados de cada variável latente,
efetuou-se o cálculo do alfa de Cronbach. Este coeficiente, muito utilizado na área de Estudos
Sociais (HAIR JR. et al., 2005; MALHOTRA, 2001; PASQUALI, 2002), estabelece a
expectativa de erro da medida feita, sendo que, quanto mais próximo de 1,00, menor a
expectativa de erro e, conseqüentemente, maior a confiabilidade do instrumento. Mostram-se
os resultados do alfa de Cronbach no Quadro 24.
104
Variáveis Latentes Sigla Variáveis Indicadoras
Alfa de
Cronbach
Qualidade do Ensino/Desempenho do curso
QUALIDAD Quali 1 Quali2 Quali 3
0,873
Facilidade e Flexibilidade do Curso FACIL Exig211 Exig212 Exig213 OrgAC221 OrgAC222 OrgAC223 0,892
Grade Curricular GRADE Grade141 Grade142 Grade144 Grade145 Grade146 0,865
Relação Teoria e Prática TXPRA TxPra241 TxPra242 TxPra243 MetEn201 0,866
Métodos de Ensino METEN AtCont61 AtCont62 AtCont64 MetEn202 MetEn203 0,863
Satisfação Geral SATIS Satis251 Satis252 Satis253 Satis254 0,892
Auto-eficácia AUEFIC DsemP121 AuEfic72 AuEfic73 AuEfic74 0,820
Aprendizagem Percebida APREND Aprend11 Aprend12 Aprend13 0,819
Atitude dos Professores ATPROF AtProf41 AtProf42 AtProf43 AtProf44 0,849
Lealdade LEAL Leal192 Leal193 Leal194 0,823
Compromisso Emocional CEMOC CEmoc101 CEmoc102 Cemoc103 0,932
Imagem Social IMAGS ImagS153 ImagS154 0,886
Confiança nas Pessoas da IES CONFI Confi111 Confi112 Confi113 ImagS152 0,902
Atitude dos Funcionários da Instituição ATFUNC AtFunc21 AtFunc22 AtFunc23 0,790
Empregabilidade EMPRE Empre131 Empre132 Empre133 0,874
Valor do Curso VALOR Valor271 Valor272 Valor273 Valor274 0,919
Situação Financeira do Aluno SITFI SitFi261 SitFi262 SitFi263 0,803
InfCu171 InfCu172 InfCu173 InfCu174
Infra-Estrutura INFRA
InfCa161 InfCa162 InfCa163 InfCa164
0,789
Variáveis latentes excluídas do modelo:
Variáveis Indicadoras
Integração na Vida Acadêmica INTEG Integ181 Integ182 Integ183 0,686
Auxílio Pedagógico AUXPED AuxPed91 AuxPed92 AuxPed93 0,840
Atitude da Coordenação ATCORD AtCord31 AtCord32 AtCord33 AtCord34 0,856
Desempenho Pessoal DSEMP DsemP121 DsemP122 DsemP123 0,821
Atividades de Estágio ou Extracurriculares EXTCUR ExtCur51 ExtCur52 ExtCur53 0,586
Quadro 24 - Alfa de Cronbach
Fonte: Dados da pesquisa.
105
Por meio do coeficiente alfa de Cronbach (), os resultados (Quadro 24) mostram que
todas as variáveis latentes, com exceção de integração na vida acadêmica e atividades de
estágio ou extracurriculares, possuem um coeficiente alfa de Cronbach maior que 0,7,
demonstrando um grau de fidelidade aceitável (HAIR JR. et al., 2005). Estes índices altos do
alfa de Cronbach revelam a validade das variáveis indicadoras em relação às suas variáveis
latentes.
Percebeu-se que a variável latente atividades extracurriculares apresentou um alfa de
Cronbach abaixo de 0,7 e não obteve alinhamento na análise fatorial em nenhuma dimensão,
sendo, portanto, excluída do modelo.
4.3.3 Hipóteses de investigação do Modelo de Equações Estruturais proposto
Formularam-se as hipóteses de investigação do Modelo de Equações Estruturais
proposto a partir da fundamentação teórica, análises dedutivas da fundamentação teórica e das
entrevistas com os grupos de foco. Na sequência, detalham-se as relações por meio das quais
surgiram as hipóteses de investigação desta pesquisa:
a) de acordo com os estudos de Owlia e Aspinwall (1996); Alves e Raposo (1999);
Browne et. al (1998), aspectos relacionados à grade curricular apresentam-se como
influenciadores da qualidade no ensino superior. Esta variável também foi
mencionada pelos grupos de foco como relevante. Em decorrência destas relações,
elaborou-se a Hipótese 1 (H1): Há um efeito positivo da grade curricular sobre
a avaliação da qualidade de ensino/desempenho da IES;
b) Alves (2000) identificou as dimensões por meio das quais os alunos avaliam a
qualidade dos serviços, subdividindo-as em serviços centrais (ensino),
complementares (benefícios e serviços adicionais) e periféricos (serviços de
apoio). A autora classificou as atividades de estágio ou extracurriculares como um
dos serviços centrais de uma IES. Os grupos de foco também consideraram essa
variável relevante. Com base nestas considerações, elaborou-se a Hipótese 2 (H2):
Há um efeito positivo das atividades de estágio ou extracurriculares sobre a
avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso;
c) para Karemera, Reuben e Sillah (2003), a existência de programas de
desenvolvimento pessoal e oportunidades de estágio são parte importante e
integrante das experiências de aprendizagem e desenvolvimento dos alunos,
estando associado a um melhor desempenho acadêmico. Os grupos de foco
106
também consideraram esta variável relevante. Com base nestas considerações,
elaborou-se a Hipótese 3 (H3): Há um efeito positivo das atividades de estágio
ou extracurriculares sobre o desempenho pessoal dos alunos no curso;
d) os grupos de foco indicaram como variável relevante auxílio pedagógico. Supõe-se
que o acompanhamento pedagógico efetuado aos alunos de uma IES possa ter
como conseqüência a melhora do seu desempenho e conseqüente aprendizado e
satisfação, bem como um impacto direto na percepção da qualidade de ensino da
IES. Seguindo este pensamento, apresenta-se a Hipótese 4 (H4): Há um efeito
positivo do auxílio pedagógico sobre a avaliação da qualidade de
ensino/desempenho do curso;
e) os grupos de foco revelaram como variável relevante relação entre teoria e prática.
Segundo a percepção dos alunos, um curso de qualidade é aquele capaz de ensinar
e relacionar a teoria à realidade dinâmica vivenciada no mundo dos negócios da
forma mais real possível. Quanto maior esta semelhança, maior será a percepção
de qualidade de ensino por parte dos alunos. Deste entendimento, emergiu a
Hipótese 5 (H5): Há um efeito positivo da relação entre teoria e prática sobre
a avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso;
f) Karemera, Reuben e Sillah (2003) identificaram que atividades extracurriculares,
como estágios, viagens de estudo e intercâmbios, combinando as experiências de
dentro e de fora da sala de aula, promovem a aprendizagem e o desenvolvimento
dos alunos. Os grupos de foco também consideraram esta variável relevante. Neste
contexto, elaborou-se a Hipótese 6 (H6): Há um efeito positivo da relação entre
teoria e prática sobre o desempenho pessoal;
g) Owlia e Aspinwall (1996) propõem a avaliação da qualidade em IES por meio de
seis dimensões, sendo uma delas a tangível, que inclui equipamentos e instalações
suficientes e atualizados, ambiente agradável e existência de instalações de apoio
(dormitórios, desportos, etc.). Já Alves (2000), que identificou dimensões pelas
quais os alunos avaliam a qualidade dos serviços, categorizou como serviço central
os meios de apoio à docência, relacionados à infra-estrutura. Alves e Raposo
(1999) identificaram, dentre as cinco dimensões de maior impacto na qualidade
dos serviços e na satisfação de uma IES, serviços de laboratório e informática.
Aspectos relacionados à infra-estrutura do campus e, principalmente, do curso
também foram mencionados pelos grupos de foco. Com base nestas considerações,
107
elaborou-se a Hipótese 7 (H7): Há um efeito positivo da infra-estrutura sobre a
avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso;
h) Karemera, Reuben e Sillah (2003), ao estudarem os efeitos do ambiente acadêmico
e características do ambiente na satisfação e no desempenho dos alunos, concluem
que biblioteca influencia o desempenho acadêmico. Aspectos relacionados à infra-
estrutura também foram mencionados pelos grupos de foco. Com base nestas
considerações, elaborou-se a Hipótese 8 (H8): Há um efeito positivo da infra-
estrutura sobre o desempenho pessoal;
i) os grupos de foco apontaram a relevância da variável nível de exigência. Marks
(2000) e Wilhelm (2004) utilizaram, em seus estudos, a dimensão carga de
trabalho/nível de dificuldade, e Walter, Tontini e Domingues (2005) utilizaram o
atributo nível de exigência. A partir destas observações, efetuou-se uma análise
dedutiva que consiste na idéia de que a facilidade e a flexibilidade do curso
diminuem a percepção dos alunos em relação à qualidade do ensino, uma vez que
os alunos podem associar um nível alto de facilidade a um nível baixo de
qualidade de ensino. Por meio desse raciocínio, elaborou-se a Hipótese 9 (H9):
Há um efeito negativo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a avaliação
da qualidade de ensino/desempenho do curso;
j) o nível de dificuldade e a carga de trabalho, conforme Marks (2000), afetam a
medida global com relação ao professor quando os estudantes sentem que a
exigência por parte do professor é injusta. Os grupos de foco também
consideraram a variável nível de exigência relevante. A facilidade e a flexibilidade
parecem influenciar a visão que os alunos têm da atitude dos professores. Com
base nestas considerações, elaborou-se a Hipótese 10 (H10): Há um efeito
positivo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a avaliação da atitude dos
professores;
k) os grupos de foco revelaram a importância da variável nível de exigência. De
acordo com o estudo de Marks (2000), níveis elevados de exigência e dificuldade
não geram satisfação e, segundo a pesquisa de Walter, Tontini e Domingues
(2005), quanto maior o nível de exigência, menor a satisfação dos alunos. Então o
inverso pode ser verdadeiro: quanto maior o nível de facilidade e flexibilidade,
maior a satisfação com o curso. Com base nestas considerações, elaborou-se a
Hipótese 11 (H11): Há um efeito positivo da facilidade e flexibilidade do curso
no que se refere à satisfação geral do aluno com o curso;
108
l) segundo Marks (2000) e Wilhelm (2004), o nível de dificuldade afeta a percepção
que os alunos têm de sua aprendizagem. As entrevistas com os grupos de foco
revelam a importância da variável nível de exigência dos professores. A partir
destas constatações, observa-se que o inverso também pode ser verdadeiro, ou seja,
que o nível de facilidade e flexibilidade do curso diminui a percepção que os
alunos têm de sua aprendizagem. Por meio deste raciocínio, elaborou-se a Hipótese
12 (H12): Há um efeito negativo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a
percepção da aprendizagem;
m) as entrevistas com grupos de foco revelaram a importância da variável atitude da
coordenação. Supõe-se que esta variável exerça influência sobre a percepção que
os alunos têm da qualidade do ensino e desempenho do curso. Visto que a
coordenação é responsável por apoiar os alunos e resolver os problemas por eles
apresentados, uma maior percepção do retorno e da resolução dos problemas e um
maior apoio aos alunos, aliado ao acesso fácil à coordenação, podem favorecer a
percepção da qualidade e do desempenho do curso. Com base no exposto,
apresenta-se a Hipótese 13 (H13): Há um efeito positivo da atitude da
coordenação sobre a avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso;
n) as entrevistas com os grupos de foco revelaram a importância da variável atitude
da coordenação. Ações como o atendimento e a resolução das necessidades dos
alunos no decorrer do curso, retorno sobre suas sugestões e reclamações, decisões
necessárias para garantir a eficácia do curso, atendem às expectativas dos alunos.
Acredita-se que essas ações possam produzir um sentimento de satisfação do aluno
em relação ao curso. A partir desta reflexão, apresenta-se a Hipótese 14 (H14):
Há um efeito positivo da atitude da coordenação sobre a satisfação geral do
aluno;
o) Churchill (2000, apud GONÇALVES FILHO; GUERRA; MOURA, 2003) e
Fornell et al. (1996, apud GONÇALVES FILHO; GUERRA; MOURA, 2003)
consideram valor como uma relação entre a qualidade percebida e os custos.
Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) consideraram, em seu estudo, que o valor
percebido corresponde à qualidade do produto relacionado ao valor pago. Tendo
como parâmetro esses autores, efetuou-se a análise dedutiva de que a percepção da
qualidade do curso exerça influência sobre a percepção da relação custo e
benefício do curso. A partir deste raciocínio, elaborou-se a Hipótese 15 (H15): Há
109
um efeito positivo da avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre o valor do curso;
p) tanto no estudo de Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) quanto no de Alves
(2003), o valor é apontado como segundo maior antecedente da satisfação. Neste
contexto, elaborou-se a Hipótese 16 (H16): Há um efeito positivo do valor do
curso sobre a satisfação geral do aluno em relação ao curso;
q) conforme mencionado, Churchill (2000, apud GONÇALVES FILHO; GUERRA;
MOURA, 2003) e Fornell et al. (1996, apud GONÇALVES FILHO; GUERRA;
MOURA, 2003) e Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) consideram valor
como uma relação entre a qualidade e os custos (valor pago). Supõe-se que a
percepção do valor do curso seja influenciada pela situação financeira do aluno,
uma vez que é ela que determinará a capacidade de investimento do aluno em
relação aos custos do curso. Por meio desse raciocínio, elaborou-se a Hipótese 17
(H17): Há um efeito positivo da situação financeira do aluno sobre o valor do
curso;
r) segundo Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003); Alves (2003); Guolla (1999);
Browne et. al (1998), a qualidade é um dos principais antecedentes da satisfação.
O estudo de Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) aponta, inclusive, que a
qualidade percebida é a dimensão que mais impacta a satisfação. Partindo das
considerações desses autores, apresenta-se a Hipótese 18 (H18): Há um efeito
positivo da avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso sobre a
satisfação geral do aluno com o curso;
s) no estudo de Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001), a percepção dos alunos
sobre a qualidade dos serviços apresentou impacto positivo sobre compromisso
emocional. Como o ensino é classificado como um serviço, elaborou-se a seguinte
Hipótese 19 (H19): Há um efeito positivo da avaliação da qualidade de
ensino/desempenho do curso sobre o compromisso emocional;
t) o estudo de Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001) indica que, nos cursos de
administração e direito, a qualidade de serviço da instituição educacional
percebida pelos alunos apresenta o maior impacto positivo sobre a lealdade dos
mesmos. Com base nessa indicação, elaborou-se a Hipótese 20 (H20): Há um
efeito positivo da avaliação da qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre a lealdade;
110
u) Henning-Thurau, Langer e Hansen (2001); Karemera, Reuber e Sillah (2003);
Alves (2003) utilizaram, em seus estudos, dimensões relacionadas à imagem social
da IES na sociedade. Henning-Thurau, Langer e Hansen (2001) também utilizaram
a dimensão confiança nos funcionários da instituição. Partindo dessas dimensões,
efetuou-se uma análise dedutiva que consiste na idéia de que a realização de ações
pela IES, respeitando as necessidades dos alunos e cumprindo suas promessas,
gera um clima de confiança entre os alunos e a IES. Os alunos, por sua vez,
comentam sobre suas experiências com a IES com sua rede de relacionamentos,
parentes, amigos e colegas de trabalho. Essas ações dos alunos parecem influenciar
e propagar a imagem da IES perante a comunidade. Supõe-se, então, que a
confiança nas pessoas da IES influencie a confiança geral na instituição e,
conseqüentemente, a imagem social. Por meio desse raciocínio, elaborou-se a
Hipótese 21 (H21): Há um efeito positivo da confiança nas pessoas da IES
sobre a imagem social;
v) conforme já mencionado na Hipótese 21, Henning-Thurau, Langer e Hansen
(2001); Karemera, Reuber e Sillah (2003); Alves (2003) utilizaram, em seus
estudos, dimensões relacionadas à imagem social. As entrevistas com os grupos de
foco demonstraram a importância da variável integração na vida acadêmica. A
partir desses levantamentos, realizou-se a análise dedutiva de que alunos bem
integrados com a IES transmitem uma boa imagem social da mesma. Assim,
apresenta-se a Hipótese 22 (H22): Há um efeito positivo da integração na vida
acadêmica sobre a imagem social;
w) Henning-Thurau, Langer e Hansen (2001); Karemera, Reuber e Sillah (2003);
Alves (2003) utilizaram, em seus estudos, dimensões relacionadas à imagem
social. Henning-Thurau, Langer e Hansen (2001) também utilizaram a dimensão
compromisso emocional em seu estudo. A partir dessas constatações, efetuou-se
uma análise dedutiva, que consiste na idéia de que os alunos podem se sentir mais
orgulhosos e comprometidos com uma instituição que possua uma boa imagem na
sociedade. Partindo desse raciocínio, elaborou-se a Hipótese 23 (H23): Há um
efeito positivo da imagem social sobre o compromisso emocional;
y) o estudo de Hennig-Thurau, Langer e Hansen (2001) aponta que o compromisso
emocional dos estudantes é crucial para lealdade dos mesmos, uma vez que o
compromisso emocional é o segundo maior influenciador da lealdade. A partir
111
disso, elaborou-se a Hipótese 24 (H24): Há um efeito positivo do compromisso
emocional sobre a lealdade;
z) dimensões relacionadas à imagem social da IES, conforme citado, foram utilizadas
nos estudo de Alves (2003); Karemera, Reuber e Sillah (2003); Henning-Thurau,
Langer e Hansen (2001). Outra dimensão encontrada em estudos revisados nessa
dissertação foi empregabilidade, utilizada por Alves (2000); Karemera, Reuben e
Silhah (2003). A variável empregabilidade também foi citada nas entrevistas com
os grupos de foco. Por meio dessas observações, efetuou-se uma análise dedutiva,
que consiste na idéia de que a avaliação dos alunos sobre a empregabilidade
proporcionada pelo curso seja influenciada pela imagem que a IES possui no
mercado; sua atuação na comunidade, seu perfil e sua confiança transmitida
poderão influenciar as oportunidades de trabalho de seus alunos. Com base nesse
raciocínio, elaborou-se a Hipótese 25 (H25): Há um efeito positivo da imagem
social sobre a avaliação que os alunos têm sobre a empregabilidade
proporcionada pelo curso;
aa) as entrevistas com grupo de foco e os estudos de Alves (2000); Karemera, Reuben
e Silhah (2003) revelaram a importância da variável empregabilidade. Supõe-se
que esta variável seja uma influenciadora da lealdade, visto que, se os alunos
visualizarem possibilidades futuras de emprego, poderão se sentir mais motivados.
Por meio dessa reflexão, apresenta-se a Hipótese 26 (H26): Há um efeito positivo
da percepção da empregabilidade sobre a lealdade;
ab) o estudo de Alves (2003) indicou que a imagem é um dos antecedentes da
satisfação dos alunos da IES estudado pela autora. Em consonância com esta
autora, elaborou-se a Hipótese 27 (H27): Há um efeito positivo da imagem
social sobre a satisfação geral do aluno em relação ao curso;
ac) no estudo de Alves e Raposo (1999), os serviços de docência apresentaram-se
importantes na avaliação da satisfação. De acordo com os estudos de Marks
(2000); DeShields Jr., Kara e Kaynak (2005), aspectos relacionados aos docentes e
à atitude destes influenciam a satisfação dos alunos. A importância da variável
atitude dos professores também foi observada por meio das entrevistas com os
grupos de foco. Neste contexto, elaborou-se a Hipótese 28 (H28): Há um efeito
positivo da atitude dos professores sobre a satisfação geral do aluno em
relação ao curso;
112
ad) o estudo de Wilhelm (2004) demonstra que os alunos pesquisados acreditam que o
professor desempenha um papel significante na efetividade do ensino. No estudo
de Marks (2000), a variável relacionamento com o professor tem impacto na
percepção de aprendizagem percebida. A importância da variável atitude dos
professores igualmente foi evidenciada pelas entrevistas com os grupos de foco.
Nesta situação contexto, elaborou-se a Hipótese 29 (H29): Há um efeito positivo
da atitude dos professores sobre a aprendizagem percebida;
ae) Walter, Tontini e Domingues (2005) utilizaram, em seu estudo, a dimensão
métodos de ensino; as entrevistas com os grupos de foco também revelaram a
importância dessa dimensão. Por meio dessas constatações, efetuou-se uma análise
dedutiva de que os métodos de ensino utilizados pelos professores nas aulas
influenciam a percepção que os alunos têm de sua aprendizagem. Por meio dessa
reflexão, apresenta-se a Hipótese 30 (H30): Há um efeito positivo dos métodos
de ensino sobre a percepção da aprendizagem;
af) o estudo de Karemera, Reuben e Sillah (2003) constatou uma significante
correlação do desempenho com a satisfação acadêmica, ou seja, que os resultados
obtidos pelo estudante nas disciplinas aumentam sua satisfação no que se refere à
universidade. Diante do exposto, elaborou-se a Hipótese 31 (H31): Há um efeito
positivo do desempenho pessoal sobre a satisfação geral do aluno em relação
ao curso;
ag) levantou-se a importância da aprendizagem percebida nas entrevistas com os
grupos de foco e na literatura pesquisada. Segundo o estudo de Marzo-Navarro,
Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005), para aumentar os níveis de satisfação dos
estudantes, é necessário saber seus objetivos, uma vez que se os objetivos dos
alunos são alcançados, seus níveis de satisfação aumentam. A pesquisa desses
autores verificou que o principal objetivo dos alunos era aumentar seu nível de
instrução. Deste contexto, surgiu a Hipótese 32 (H32): Há um efeito positivo da
aprendizagem percebida sobre a satisfação geral do aluno com o curso;
ah) o estudo de DeWitz e Walsh (2002) revelou que níveis mais altos de auto-eficácia
estavam associados a relatos de satisfação mais alta na faculdade. Tendo como
parâmetro esse estudo, elaborou-se a Hipótese 33 (H33): Há um efeito positivo
da auto-eficácia sobre a satisfação geral do aluno com o curso;
ai) a importância da variável atendimento dos funcionários pôde ser observada nas
entrevistas com os grupos de foco. Alves e Raposo (1999) revelam, em seu estudo,
113
que os serviços prestados aos alunos são importantes na satisfação destes. Por
meio desse raciocínio, surgiu a Hipótese 34 (H34): Há um efeito positivo do
atendimento dos funcionários sobre a satisfação geral do aluno;
aj) para Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005), a satisfação dos
estudantes age como um elemento de impacto sobre a lealdade. O estudo de
Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003) demonstra a importância da satisfação
para a obtenção da lealdade, e Alves (2003) observa que a principal conseqüência
direta da satisfação é a lealdade dos alunos. Diante deste contexto, formulou-se a
Hipótese 35 (H35): Há um efeito positivo da satisfação geral do aluno em
relação ao curso sobre a lealdade.
Diante das relações mencionadas, apresentam-se, nos quadros 25, 26 e 27, as hipóteses
formuladas nesta pesquisa.
Hipóteses Efeito Origem das relações
H1: Há um efeito positivo da grade
curricular sobre a avaliação da qualidade
de ensino/desempenho do curso.
Positivo
Owlia e Aspinwall (1996); Alves e
Raposo (1999); Browne et. al (1998)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H2: Há um efeito positivo das atividades
de estágio ou extracurriculares sobre a
avaliação da qualidade de
ensino/desempenho do curso.
Positivo Alves (2000)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H3: Há um efeito positivo das atividades
de estágio ou extracurriculares sobre o
desempenho pessoal dos alunos no curso.
Positivo Karemera, Reuben e Sillah (2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H4: Há um efeito positivo do auxílio
pedagógico sobre a avaliação da qualidade
de ensino/desempenho do curso.
Positivo
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H5: Há um efeito positivo da relação entre
teoria e prática sobre a avaliação da
qualidade de ensino/desempenho do curso.
Positivo
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H6: Há um efeito positivo da relação entre
teoria e prática sobre o desempenho
pessoal.
Positivo Karemera, Reuben e Sillah (2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H7: Há um efeito positivo da infra-
estrutura sobre a avaliação da qualidade de
ensino/desempenho da IES.
Positivo
Owlia e Aspinwall (1996); Alves
(2000); Alves e Raposo (1999)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H8: Há um efeito positivo da infra-
estrutura sobre o desempenho pessoal.
Positivo Karemera, Reuben e Sillah (2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H9: Há um efeito negativo da facilidade e
flexibilidade do curso sobre a avaliação
qualidade de ensino/desempenho do curso.
Negativo
Análise dedutiva a partir de Marks
(2000); Wilhelm (2004); Walter,
Tontini e Domingues (2005)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H10: Há um efeito positivo da facilidade e
flexibilidade do curso sobre a atitude dos
professores.
Positivo Marks (2000)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H11: Há um efeito positivo da facilidade e
flexibilidade do curso sobre a satisfação
geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Marks (2000); Walter, Tontini e
Domingues (2005)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
Quadro 25 – Relação de hipóteses da pesquisa (H1 a H11)
Fonte: Análise do referencial teórico e dos grupos de foco.
114
Hipóteses Efeito Origem das relações
H12: Há um efeito negativo da facilidade e
flexibilidade do curso sobre a percepção da
aprendizagem.
Negativo
Marks (2000); Wilhelm (2004)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H13: Há um efeito positivo da atitude da
coordenação sobre a avaliação da
qualidade de ensino/desempenho do curso.
Positivo
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H14: Há um efeito positivo da atitude da
coordenação sobre a satisfação geral do
aluno em relação ao curso.
Positivo
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H15: Há um efeito positivo da qualidade de
ensino/desempenho do curso sobre a
percepção do valor do curso.
Positivo
Análise dedutiva a partir de
Churchill (2000, apud
GONÇALVES FILHO; GUERRA;
MOURA, 2003); Fornell et al.
(1996, apud GONÇALVES FILHO;
GUERRA; MOURA, 2003);
Gonçalves Filho, Guerra; Moura
(2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H16: Há um efeito positivo do valor do
curso sobre a satisfação geral do aluno em
relação ao curso.
Positivo
Gonçalves Filho, Guerra e Moura
(2003); Alves (2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H17: Há um efeito positivo da situação
financeira do aluno sobre o valor do curso.
Positivo
Análise dedutiva a partir de
Churchill (2000, apud
GONÇALVES FILHO; GUERRA;
MOURA, 2003); Fornell et al.
(1996, apud GONÇALVES FILHO;
GUERRA; MOURA, 2003);
Gonçalves Filho, Guerra; Moura
(2003)
H18: Há um efeito positivo da avaliação da
qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre a satisfação geral do aluno com o
curso.
Positivo
Gonçalves Filho, Guerra e Moura
(2003); Alves (2003); Guolla
(1999); Browne et. al (1998)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H19: Há um efeito positivo da avaliação da
qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre o compromisso emocional.
Positivo
Hennig-Thurau, Langer e Hansen
(2001)
H20: Há um efeito positivo da avaliação da
qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre a lealdade.
Positivo
Hennig-Thurau, Langer e Hansen
(2001)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H21: Há um efeito positivo da confiança
nas pessoas da IES sobre a imagem social.
Positivo
Análise dedutiva a partir de
Henning-Thurau, Langer e Hansen
(2001); Karemera, Reuber e Sillah
(2003); Alves (2003)
H22: Há um efeito positivo da integração
na vida acadêmica sobre a imagem social.
Positivo
Análise dedutiva a partir de
Henning-Thurau, Langer e Hansen
(2001); Karemera, Reuber e Sillah
(2003); Alves (2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H23: Há um efeito positivo da imagem
social sobre o compromisso emocional.
Positivo
Análise dedutiva a partir de
Henning-Thurau, Langer e Hansen
(2001); Karemera, Reuber e Sillah
(2003); Alves (2003)
H24: Há um efeito positivo do
compromisso emocional sobre a lealdade.
Positivo
Hennig-Thurau, Langer e Hansen
(2001)
H25: Há um efeito positivo da imagem
social sobre a empregabilidade.
Positivo
Análise dedutiva a partir de Alves
(2000); Karemera, Reuben e Silhah
(2003); Henning-Thurau, Langer e
Hansen (2001);
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
Quadro 26 – Relação de hipóteses da pesquisa (H12 a H25)
Fonte: Análise do referencial teórico e dos grupos de foco.
115
Hipóteses Efeito Origem das relações
H26: Há um efeito positivo da percepção
da empregabilidade sobre a lealdade.
Positivo
Análise dedutiva a partir de Alves
(2000); Karemera, Reuben e Silhah
(2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H27: Há um efeito positivo da imagem
social sobre a satisfação geral do aluno em
relação ao curso.
Positivo Alves (2003)
H28: Há um efeito positivo da atitude dos
professores sobre a satisfação geral do
aluno em relação ao curso.
Positivo
Alves e Raposo (1999); Marks
(2000); DeShields JR, Kara e
Kaynak (2005)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H29: Há um efeito positivo da atitude dos
professores sobre a aprendizagem
percebida.
Positivo Marks (2000); Wilhelm (2004)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H30: Há um efeito positivo dos métodos de
ensino sobre a percepção da aprendizagem.
Positivo
Análise dedutiva a partir de Walter,
Tontini e Domingues (2005)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H31: Há um efeito positivo do desempenho
pessoal sobre a satisfação geral do aluno
em relação ao curso.
Positivo Karemera, Reuben e Sillah (2003)
H32: Há um efeito positivo da
aprendizagem percebida sobre a satisfação
geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e
Rivera-Torres (2005)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H33: Há um efeito positivo da auto-
eficácia sobre a satisfação geral do aluno
com o curso.
Positivo DeWitz e Walsh (2002)
H34: Há um efeito positivo do atendimento
dos funcionários sobre a satisfação geral do
aluno em relação ao curso.
Positivo Alves e Raposo (1999)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
H35: Há um efeito positivo da satisfação
geral do aluno em relação ao curso sobre a
lealdade.
Positivo
Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e
Rivera-Torres (2005); Gonçalves
Filho, Guerra e Moura (2003); Alves
(2003)
Análise dedutiva
a partir dos
grupos de foco
Quadro 27 – Relação de hipóteses da pesquisa (H26 a H35)
Fonte: Análise do referencial teórico e dos grupos de foco.
4.3.4 Modelo Estrutural proposto
A Figura 16 representa o modelo de equações estruturais proposto, mostrando as
relações de impacto entre as dimensões antecedentes da satisfação e da lealdade dos alunos de
IES, descritas nos quadro 25, 26 e 27, elaboradas por meio das análises dos grupos de foco e
do referencial teórico desta pesquisa, após o uso da análise fatorial e do alfa de Cronbach.
116
Figura 16 – Modelo de Equações Estruturais proposto
Fonte: Entrevistas com os grupos de foco e análise do referencial teórico.
Satisfação
geral do
aluno com
o curso
Lealdade
Auxílio
pedagógico
Grade
curricular
Atitude da
coordenação
Infra-
estrutura
Relação
teoria x
prática
Desempenho
pessoal
Auto-
eficácia
Flexibilidade
e facilidade
do curso
Empregabi-
lidade
Compromisso
emocional
Confiança
nas pessoas
da IES
Integração
na vida
acadêmica
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
Aprendiza-
gem
percebida
Atitude dos
professores
Atendimento
dos
funcionários
Imagem
social
Valor
do
curso
Situação
financeira
do aluno
Atividades
de estágio
ou extra-
curriculares
+
+
+
+
+
+
-
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
-
Métodos de
ensino
+
117
4.3.5 Resultado da análise confirmatória do modelo proposto
Após definidas as hipóteses e realizado o tratamento dos dados da etapa quantitativa,
realizou-se a análise confirmatória do modelo teórico proposto por meio do software
LISREL™ 8.7. Apresentam-se os resultados da análise na Figura 17.
118
Chi-Square=3652.02, df=2046, P-value=0.00000, RMSEA=0.034
Figura 17 – Modelo confirmado apresentando t-value, standardized solution e R
2
Fonte: Dados da pesquisa.
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
= 0,74
Valor do
curso
R
2
= 0,73
Infra-
estrutura
Grade
curricular
Empregabi-
lidade
R
2
= 0,61
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Imagem
social
R
2
= 0,83
Confiança
nas pessoas
da IES
R
2
= 0,61
Atendimento
dos
funcionários
Satisfação
geral do
aluno com o
curso
R
2
= 0,73
Relação
teoria x
prática
Aprendiza-
gem
percebida
R
2
= 0,66
Atitude dos
professores
Compromis-
so emocional
R
2
= 0,76
Situação
financeira
do aluno
Lealdade
R
2
= 0,83
(6,43)
0,60
(5,98)
0,21
(4,08)
0,17
(3,35)
0,14
(3,75)
0,24
(-3,68)
-0,25
(7,49)
0,78
(11,06)
0,53
(7,44)
0,
51
(7,44)
0,61
(15,65)
0,73
(4,01)
0,17
(4,24)
0
,
17
(5.17)
0.19
(6,08)
0,48
(5,04)
0,
24
(7,55)
0,85
(5,89)
0,32
Auto-
eficácia
Métodos de
ensino
(6,27)
0,
47
(4,58)
0,10
(4,03)
0,17
(3,62)
0,
11
(4,03)
0,
73
(4,86)
0
,
21
(-5,72)
-0,53
(2,31)
0,36
119
Na Figura 17, apresentam-se os valores da solução padronizada (standardized
solution), t-value e R
2
do modelo confirmado. Os valores da estatístística t (t-values), são
mostrados na Figura 17 entre parênteses, e os coeficientes padronizados, logo abaixo dos
parênteses. Explicar-se-á este modelo iniciando-se pelas medidas de qualidade de ajuste.
4.4 MEDIDAS DE QUALIDADE DE AJUSTE GERAL PARA O MODELO DE
EQUAÇÕES ESTRUTURAIS CONFIRMADO
Esta seção apresenta as principais medidas de qualidade de ajuste do modelo proposto,
geradas pelo relatório do software LISREL™.
A medida de 2.046 graus de liberdade, maior que 0, indica que o modelo é
identificado.
A estatística qui-quadrado foi 3.652,02. Porém, não se aplica ao modelo proposto
devido à amostra utilizada ser de 693 casos, o que ultrapassa o limite de 200 casos indicados
para esta medida.
O valor mínimo da função de discrepância, que mede a discrepância das matrizes
calculada e observada, foi 5,28. Essa função, que se procura minimizar quando se calcula o
modelo, não é individualmente um indicador adequado para julgar comparações entre
diversos modelos.
Os parâmetros utilizados para validar o modelo foram o RMSEA e o NNFI. O
RMSEA é o principal índice usado no LISREL. Conforme os parâmetros do RMSEA, o
modelo atingiu o índice de 0,034, com intervalo de confiança de 90%, sendo recomendado um
valor entre 0,05 e 0,08 ou menor (HAIR JR. et al., 2005). De acordo com o p-value para o
teste de proximidade, a chance do RMSEA ser menor que 0,05 é de 100%, o que revela ser
um bom modelo para a IES estudada.
O NNFI, comparação relativa do modelo confirmado com o modelo nulo, atingiu o
índice de 0,99, acima do valor recomendado de 0,90, o que atribui ao modelo confirmado
aceitabilidade. Incrementos de melhoria no modelo não produzirão alterações significativas na
qualidade do ajuste.
O índice de p-value, que é entendido pela probabilidade de um modelo proposto
descrever os dados da amostra, apresentou-se zerado. Este resultado pode ser explicado
devido ao número elevado de casos analisados na pesquisa e devido ao desvio de normalidade
das variáveis analisadas.
120
Observa-se que o modelo atendeu aos principais índices de ajustes, considerados
essenciais de acordo com a literatura.
4.5 DESCRIÇÃO E ANÁLISE DO MODELO DE EQUAÇÕES ESTRUTURAIS
CONFIRMADO
Nesta seção, apresentam-se as análises da Figura 17 tendo por base o índice
standardized solution, t-value e R
2
. Comentam-se, nas análises, os índices standardized
solution.
A avaliação do valor do curso pelos alunos da IES estudada é influenciada por quatro
variáveis latentes: a percepção da empregabilidade (0,14), a avaliação que os alunos fazem da
qualidade do curso (0,17), a infra-estrutura disponível para o curso (0,21) e, principalmente, a
própria situação financeira do aluno (0,60). Isso demonstra que a renda pessoal ou familiar
dos alunos é o que mais explica a avaliação feita por eles sobre a compatibilidade entre os
custos e benefícios oferecidos pelo curso.
As variáveis latentes que influenciam a avaliação da qualidade de ensino/desempenho
do curso são: relação teoria e prática (0,85), grade curricular (0,24) e facilidade e flexibilidade
do curso (-0,25). Destas variáveis, a que mais influencia a qualidade de ensino/desempenho
do curso é relação teoria e prática, seguida da variável grade curricular. O alto índice de
influência da variável relação teoria e prática revela que os alunos avaliam a qualidade do
curso, principalmente, pela aplicabilidade do conteúdo e pela qualidade dos exemplos, o que
requer dos professores experiência prática relacionada aos conteúdos.
Para haver relação teoria e prática adequada, é necessário dispor de professores
qualificados. Essa qualificação, por sua vez, necessita ser constante, indo desde a seleção dos
profissionais até o acompanhamento pedagógico e qualificação técnica. De acordo com
Walter, Tontini e Domingues (2005), os alunos não percebem a necessidade da titulação e
formação dos professores, mas valorizam o produto final, que é a relação teoria e prática.
A variável facilidade e flexibilidade do curso afeta negativamente a percepção da
qualidade de ensino/desempenho do curso (-0,25) e da aprendizagem percebida (-0,53),
demonstrando que, quanto menor o nível de exigência do curso, menor a percepção dos
alunos em relação à sua aprendizagem e qualidade do curso.
Auto-eficácia (0,21), métodos de ensino (0,73) e relação teoria e prática (0,36)
influenciam a percepção dos alunos em relação à aprendizagem, sendo as duas últimas
altamente correlacionadas entre si. Assim, domínio e atualização dos conteúdos pelos
121
professores e adequação dos métodos de ensino, indicadores da variável métodos de ensino,
apresentam maior influência sobre a aprendizagem percebida pelos alunos.
A avaliação da satisfação geral do aluno é influenciada pelas variáveis aprendizagem
percebida (0,11), auto-eficácia (0,10) e, principalmente, pela percepção da qualidade de
ensino/desempenho do curso (0,73). Esses dados demonstram que os alunos se sentem
satisfeitos com o curso à medida que percebem sua qualidade, a qual, por sua vez, é explicada
em 85% pela relação entre a teoria e a prática nas disciplinas.
A variável empregabilidade é influenciada pela imagem social da instituição no
mercado (0,78), o que não afeta diretamente a percepção de qualidade, a satisfação e a
lealdade. No entanto, se a instituição possuir uma boa imagem social perante a comunidade
(visão de futuro e de contribuição para a sociedade), pode aumentar a percepção de justiça dos
alunos em relação aos valores pagos, relacionados a custos e benefícios proporcionados pelo
curso. Desta maneira, os investimentos em marketing deveriam ser relacionados à
empregabilidade proporcionada pelo curso.
Confiança nas pessoas da IES é influenciada por atitude dos professores (0,17), por
atendimento dos funcionários (0,24) e por qualidade de ensino/desempenho do curso (0,53). A
qualidade do curso, percebida pelos alunos por meio da eficácia do ensino, gera credibilidade
da IES perante os alunos, transformando-se em um sentimento de confiança, que exerce forte
influência na imagem social.
A imagem social é influenciada por qualidade de ensino/desempenho do curso (0,47) e
por confiança nas pessoas da IES (0,51). A imagem social é a percepção dos alunos em
relação à forma de atuação e credibilidade da IES perante a sociedade. A imagem instituição
tem seu alicerce na percepção da eficácia da qualidade do ensino que, por sua vez, é
influenciada pela eficácia da grade curricular, relação teoria e prática e nível de exigência do
curso. A imagem da instituição também se alicerça na integridade e credibilidade de
relacionamento com a IES, representada por seus funcionários e professores. Assim,
evidencia-se a importância da imagem interna da IES como influenciadora da imagem social
propagada à sociedade.
Dado o exposto, a IES deveria investir na sua imagem interna, desenvolvendo ações
para fortalecer a qualidade do curso e a confiança. Um aluno satisfeito recomenda o curso e
ajuda a fortalecer uma boa imagem da IES perante a comunidade. (ALVES, 2003;
ANDERSON; MITTAL, 2000; GONÇALVES FILHO; GUERRA; MOURA, 2003;
MARZO-NAVARRO; PEDRAJA-IGLESIAS; RIVERA-TORRES, 2005; TONTINI;
DOMINGUES, 1996).
122
A avaliação do compromisso emocional é influenciada pelas variáveis aprendizagem
percebida (0,17), satisfação geral do aluno com o curso (0,19) e imagem social (0,61). Uma
boa imagem, reputação e caráter inovador da IES perante a sociedade impactam fortemente
sobre a percepção da ligação afetiva dos alunos com a IES, o que gera sentimento de orgulho
nos alunos em pertencer à IES. É importante observar que compromisso emocional tem um
forte impacto sobre a lealdade dos alunos.
As variáveis satisfação geral do aluno (0,17), compromisso emocional (0,32) e
percepção da qualidade de ensino/desempenho do curso (0,48) influenciam diretamente a
lealdade dos alunos.
Indiretamente, os caminhos de maior impacto na lealdade são:
a) qualidade que influencia a satisfação (0,73) que, por sua vez, influencia a lealdade
(0,17);
b) qualidade que influencia a satisfação (0,73), que influencia o compromisso
emocional (0,19) que, por sua vez, influencia a lealdade (0,32);
c) qualidade que influencia a imagem social (0,47), que influencia compromisso
emocional (0,61) que, por sua vez, influencia a lealdade (0,32).
Avaliando os resultados do modelo, percebe-se que a variável qualidade de
ensino/desempenho do curso exerce influência sobre todos os caminhos que levam à lealdade.
Além disso, é o caminho direto que apresenta maior impacto na lealdade (0,48). Neste
sentido, ressalta-se a importância da relação teoria e prática como variável latente de maior
impacto sobre a qualidade do curso, de acordo com a percepção dos alunos da IES estudada.
A segunda variável de maior impacto sobre a lealdade é compromisso emocional, que
é fortemente influenciado pela imagem social da IES.
Contrariando a revisão literária deste estudo, segundo a qual a satisfação apresenta-se
como o principal antecedente da lealdade, o modelo revelou que satisfação é a terceira
variável de maior impacto sobre a lealdade, de acordo com a percepção dos alunos da IES
estudada. Este fato pode ser decorrência de a satisfação pesquisada estar relacionada ao curso
e não à satisfação geral com a IES.
123
4.5.1 Resultados das hipóteses formuladas na pesquisa
Nos quadros 28 e 29, apresentam-se as hipóteses formuladas nesta pesquisa, seus efeitos
de impacto hipotetizado (positivo ou negativo) e os resultados, conforme o teste-t.
Hipóteses
Efeito Resultado
H1: Há um efeito positivo da grade curricular sobre a qualidade de
ensino/desempenho do curso.
Positivo
Comprovada
H2: Há um efeito positivo das atividades de estágio ou extracurriculares
sobre a qualidade de ensino/desempenho do curso.
Positivo
Excluída do modelo
H3: Há um efeito positivo das atividades de estágio ou extracurriculares
sobre o desempenho pessoal dos alunos no curso.
Positivo
Excluída do modelo
H4: Há um efeito positivo do auxílio pedagógico sobre a qualidade de
ensino/desempenho do curso.
Positivo
Excluída do modelo
H5: Há um efeito positivo da relação teoria e prática sobre a qualidade de
ensino/desempenho do curso.
Positivo
Comprovada
H6: Há um efeito negativo da relação teoria e prática sobre o desempenho
pessoal.
Positivo
Excluída do modelo
H7: Há um efeito positivo da infra-estrutura sobre a qualidade de
ensino/desempenho da IES.
Positivo
Não-comprovada
H8: Há um efeito positivo da infra-estrutura sobre o desempenho pessoal Positivo
Excluída do modelo
H9: Há um efeito positivo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a
qualidade de ensino/desempenho do curso.
Negativo
Comprovada
H10: Há um efeito positivo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a
atitude dos professores.
Positivo
Não-comprovada
H11: Há um efeito positivo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a
satisfação geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Não-comprovada
H12: Há um efeito negativo da facilidade e flexibilidade do curso sobre a
percepção da aprendizagem.
Negativo
Comprovada
H13: Há um efeito positivo da atitude da coordenação sobre a qualidade de
ensino/desempenho do curso.
Positivo
Excluída do modelo
H14: Há um efeito positivo da atitude da coordenação sobre a satisfação
geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Excluída do modelo
H15: Há um efeito positivo da qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre a percepção do valor do curso.
Positivo
Comprovada
H16: Há um efeito positivo do valor do curso sobre a satisfação geral do
aluno em relação ao curso.
Positivo
Não-comprovada
H17: Há um efeito positivo da situação financeira do aluno sobre o valor do
curso.
Positivo
Comprovada
H18: Há um efeito positivo da qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre a satisfação geral do aluno com o curso.
Positivo
Comprovada
H19: Há um efeito positivo da qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre o compromisso emocional.
Positivo
Não-comprovada
H20: Há um efeito positivo da qualidade de ensino/desempenho do curso
sobre a lealdade.
Positivo
Comprovada
H21: Há um efeito positivo da confiança nas pessoas da IES sobre a imagem
social.
Positivo
Comprovada
Quadro 28 – Relação de hipóteses da pesquisa com resultado (H1 a H21)
Fonte: Análise do referencial teórico.
124
Hipóteses
Efeito Resultado
H22: Há um efeito positivo da integração na vida acadêmica sobre a imagem
social.
Positivo
Não-comprovada
H23: Há um efeito positivo da imagem social sobre o compromisso
emocional.
Positivo
Comprovada
H24: Há um efeito positivo do compromisso emocional sobre a lealdade. Positivo
Comprovada
H25: Há um efeito positivo da imagem social sobre a empregabilidade. Positivo
Comprovada
H26: Há um efeito positivo da empregabilidade sobre a lealdade. Positivo
Não-comprovada
H27: Há um efeito positivo da imagem social sobre a satisfação geral do
aluno em relação ao curso.
Positivo
Não-comprovada
H28: Há um efeito positivo da atitude dos professores sobre a satisfação
geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Não-comprovada
H29: Há um efeito positivo da atitude dos professores sobre a aprendizagem
percebida.
Positivo
Não-comprovada
H30: Há um efeito positivo dos métodos de ensino sobre a percepção da
aprendizagem.
Positivo Comprovada
H31: Há um efeito positivo do desempenho pessoal sobre a satisfação geral
do aluno em relação ao curso.
Positivo
Excluída do modelo
H32: Há um efeito positivo da aprendizagem percebida sobre a satisfação
geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Comprovada
H33: Há um efeito positivo da auto-eficácia sobre a satisfação geral do aluno
com o curso.
Positivo
Comprovada
H34: Há um efeito positivo do atendimento dos funcionários sobre a
satisfação geral do aluno em relação ao curso.
Positivo
Não-comprovada
H35: Há um efeito positivo da satisfação geral do aluno em relação ao curso
sobre a lealdade.
Positivo
Comprovada
Quadro 29 – Relação de hipóteses da pesquisa com resultado (H22 a H35)
Fonte: Análise do referencial teórico.
Conforme mostram os quadros 28 e 29, respectivamente, propuseram-se 35 hipóteses
para o modelo proposto (Figura 16), das quais 16 foram comprovadas e 19 não foram
comprovadas. Das hipóteses não-comprovadas, 8 se relacionavam às cinco dimensões
retiradas da amostra, e 11 não se comprovaram na análise confirmatória.
4.5.2 Modelo comparativo
Nesta seção, apresenta-se um comparativo (Figura 18) entre o modelo proposto e o
modelo confirmado, demonstrando as hipóteses comprovadas, as hipóteses não-comprovadas
e as novas relações que surgiram no modelo confirmado.
125
Figura 18 – Modelo comparativo de relações comprovadas, não-comprovadas e novas relações
Fonte: Dados da pesquisa.
LINHAS
Duplas = Relações comprovadas
Pontilhadas = Relações não-comprovadas
Simples = Novas relações
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
Valor
do
curso
Infra-
estrutura
Grade
curricular
Empregabi-
lidade
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Imagem
social
Confiança
nas pessoas
da IES
Atendimento
dos
funcionários
Satisfação
geral do
aluno com
o curso
Relação
teoria x
prática
Desempenho
pessoal
Aprendiza-
gem
percebida
Atitude dos
professores
Compromisso
emocional
Situação
financeira
do aluno
Lealdade
Integração
na vida
acadêmica
Auto-
eficácia
Auxílio
pedagógico
Atividades
de estágio
ou extra-
curriculares
Atitude da
coordenação
Métodos
de ensino
126
A Figura 18 é um modelo comparativo das hipóteses iniciais de investigação do
modelo de equações estruturais proposto. Esta figura mostra as relações que foram
comprovadas no modelo, as que desapareceram e as novas relações que se revelaram
importantes.
As linhas pontilhadas mostram as relações que existiam no modelo proposto, mas não
foram comprovadas no modelo confirmado, e as setas contínuas duplas mostram as relações
que existiam no modelo proposto e se comprovaram no modelo confirmado.
Mostram-se, pelas setas contínuas simples, 10 relações que não existiam no modelo
proposto, mas que demonstraram ser relevantes no modelo confirmado. As relações, no
modelo confirmado, que emergiram das análises, são as seguintes:
a) empregabilidade e infra-estrutura influenciam o valor do curso. Ao contrário do
que se supunha, infra-estrutura não influencia qualidade de ensino/desempenho do
curso. Além disso, desempenho pessoal e empregabilidade não influenciam a
lealdade; entretanto, essas duas variáveis passaram a influenciar o valor do curso;
b) qualidade de ensino/desempenho do curso influencia a imagem social e confiança
nas pessoas da IES. Ao contrário do que se supunha, qualidade não influencia
compromisso emocional;
c) auto-eficácia e relação teoria e prática influenciam a aprendizagem percebida. Ao
contrário do que se supunha, facilidade e flexibilidade do curso não influenciam
satisfação geral do aluno e atitude dos professores;
d) aprendizagem percebida e satisfação geral do aluno influenciam o compromisso
emocional;
e) atitude dos professores e atendimento dos funcionários influenciam a confiança
nas pessoas da IES. Ao contrário do que se supunha, atendimento dos funcionários
não influencia a satisfação geral do aluno, e atitude dos professores não influencia
a satisfação geral do aluno e aprendizagem percebida. Essas variáveis passaram a
influenciar a confiança nas pessoas da IES.
4.6 MODELOS DE MENSURAÇÃO
A partir das percepções que se apresentam no modelo confirmado (Figura 17), foi
possível propor modelos específicos e direcionados. Esses modelos de mensuração permitem
a avaliação, de forma específica, das principais variáveis endógenas observadas no modelo
127
confirmado, sendo, portanto, uma alternativa para a avaliação dessas variáveis de forma
isolada.
Na seqüência, apresentam-se os modelos de mensuração específicos da qualidade, da
satisfação, da lealdade e do valor do curso.
4.6.1 Modelo específico de mensuração da qualidade
A Figura 19 apresenta o modelo específico de mensuração da qualidade.
Chi-Square=278,24, df=132, P-value=0,00000, RMSEA=0,040
Figura 19 – Modelo específico de mensuração da qualidade
Fonte: Dados da pesquisa.
O modelo de mensuração da qualidade, apresentado na Figura 19, permite a avaliação
da qualidade de ensino/desempenho do curso de forma específica. Por meio deste modelo,
podem-se visualizar as variáveis que influenciam a qualidade e qual seu impacto sobre a
mesma. As variáveis que exercem influência sobre a percepção da qualidade de
ensino/desempenho do curso, conforme já observado no modelo confirmado (Figura 17),
continuam sendo: relação teoria e prática, grade curricular e facilidade e flexibilidade do
curso.
O modelo de mensuração da qualidade atingiu 0,040 no índice RMSEA, com intervalo
de confiança de 90%. De acordo com o p-value para o teste de proximidade, a chance do
RMSEA ser menor que 0,05 é de 99%, o que revela ser um bom modelo de qualidade para a
IES estudada. O NNFI, comparação relativa do modelo proposto com o modelo nulo, atingiu
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
= 0,74
Grade
curricular
Relação
teoria e
prática
(4,37)
0,28
(-2,72)
-
0,23
Facilidade e
flexibilidade
do curso
(6,24)
0,80
128
o índice de 0,99, acima do valor mínimo recomendado de 0,90, o que atribui a este modelo
aceitabilidade.
De acordo com Marzo-Navarro, Pedraja-Iglesias e Rivera-Torres (2005), não há um
consenso sobre o conceito de qualidade percebida entre os diferentes autores que estudam o
tema. Assim, este modelo de mensuração da qualidade apresenta-se como uma possibilidade,
uma vez que a qualidade foi explicada em 74% para a IES estudada.
4.6.2 Modelo específico de mensuração da satisfação
Mostra-se o modelo específico de mensuração da satisfação na Figura 20.
Chi-Square=920,04, df=484, P-value=0,00000, RMSEA=0,036
Figura 20 – Modelo específico de mensuração da satisfação
Fonte: Dados da pesquisa.
O modelo de mensuração da satisfação, apresentado na Figura 20, permite a
visualização das variáveis que influenciam a satisfação geral do aluno com o curso e o
impacto destas variáveis na satisfação. As variáveis que impactam a satisfação geral do aluno
com o curso são: qualidade de ensino/desempenho do curso, aprendizagem percebida e auto-
eficácia. Estas influências também estão de acordo com o modelo confirmado.
Este modelo atingiu bons índices de qualidade de ajuste, como 0,036, no RMSEA, e
0,99, no NNFI. De acordo com o p-value para o teste de proximidade, a chance de RMSEA
ser menor que 0,05 é de 100%. Estes índices indicam que este é um bom modelo de
mensuração específico de satisfação para a IES estudada.
Satisfação
geral
do aluno com o
curso
R
2
= 0,74
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
= 0,74
(10,38)
0,73
(10,38)
0,12
(3,51)
0,11
(4,19)
-
0,
30
(4,19)
0,
99
(4,19)
0,10
(4,19)
0,72
(4,19)
-
0,
52
(4,19)
0,38
(4,19)
0,19
Relação
teoria x
prática
Grade
curricular
Métodos de
ensino
Aprendizagem
percebida
R
2
= 0,65
Auto-
eficácia
129
4.6.3 Modelo específico de mensuração da lealdade
Apresenta-se o modelo específico de mensuração da lealdade na Figura 21.
Chi-Square=1551,64, df=769, P-value=0,00000, RMSEA=0,038
Figura 21 – Modelo específico de mensuração da lealdade
Fonte: Dados da pesquisa.
O modelo de mensuração da lealdade, apresentado na Figura 21, permite a avaliação
as variáveis latentes de maior impacto na lealdade da IES estudada de forma específica. As
variáveis de maior impacto na lealdade são: qualidade de ensino/desempenho do curso,
compromisso emocional e satisfação geral do aluno com o curso.
O modelo de mensuração da lealdade atingiu 0,038 no índice RMSEA, com intervalo
de confiança de 90%. De acordo com o p-value para o teste de proximidade, a chance de
RMSEA ser menor que 0,05 é de 100%. O NNFI, comparação relativa do modelo proposto
com o modelo nulo, atingiu o índice de 0,99. Estes índices revelam que este é um bom
modelo para mensuração específica da lealdade.
O que difere este modelo específico de mensuração da lealdade do modelo confirmado
(Figura 17), que também avalia as variáveis que geram lealdade, é o fato de o modelo
confirmado permitir uma visão mais ampla das variáveis que impactam na lealdade de forma
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
0,73
Grade
curricular
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Imagem
Social
R
2
0,75
Satisfação
geral do aluno
com o curso
R
2
0,74
Relação
teoria x
prática
Aprendiza-
gem
Percebida
R
2
0,65
Compromisso
emocional
R
2
0,72
Lealdade
R
2
0,83
(2,95)
0,20
(-3,50)
-0,25
(7,14)
0,87
(15,33)
0,73
(4,94)
0,53
(5,53)
0,86
(4,01)
0,18
(5,83)
0,33
(5,26)
0,23
(6,03)
0,48
(4,18)
0,19
(-5,32)
-0,49
(6,64)
0,10
Auto-
eficácia
Métodos de
ensino
(2,31)
0,51
(5,02)
0,21
(2,75)
0,56
(3,75)
0,12
130
indireta. Um exemplo desse processo é a retirada da variável confiança nas pessoas da IES
que influenciava imagem social, fato que diminuiu o impacto da variável imagem social sobre
o compromisso emocional que exerce influência sobre a lealdade. Desta forma, diminuem os
índices de importância indireta de imagem social influenciando a lealdade.
Apesar de o modelo específico de mensuração da lealdade não possibilitar uma visão
ampla das variáveis de impacto indireto na avaliação da lealdade, este também se constitui
como uma alternativa para avaliação da lealdade para a IES estudada
4.6.4 Modelo específico de mensuração do valor do curso
Mostra-se, na Figura 22, o modelo específico de mensuração do valor do curso.
Chi-Square=967,31, df=452, P-value=0,00000, RMSEA=0,041
Figura 22 – Modelo específico de mensuração do valor do curso
Fonte: Dados da pesquisa.
O modelo de mensuração do valor do curso, apresentado na Figura 22, permite a
visualização das variáveis que influenciam a percepção que os alunos têm sobre o valor do
curso e o impacto de cada variável sobre esta percepção. As variáveis de maior impacto no
valor do curso são situação financeira do aluno, infra-estrutura, qualidade de
ensino/desempenho do curso e empregabilidade. Estas relações estão de acordo com o modelo
confirmado (Figura 17).
Valor
do
curso
R
2
0,71
(4,52)
0,19
(10,97)
0,61
(5,79)
0,21
(-3,45)
-0,39
(3,58)
0,12
(3,64)
0,24
(5,59)
1,00
Situação
financeira
do aluno
Infra-
estrutura
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Empregabi-
lidade
Relação
teoria e
prática
Qualidade de
ensino/
Desempenho
do curso
R
2
0,81
Grade
curricular
131
Este modelo atingiu bons índices de qualidade de ajuste, como 0,041, no RMSEA, e
0,99, no NNFI. De acordo com o p-value para o teste de proximidade, a chance de RMSEA
ser menor que 0,05 é de 100%. Estes índices indicam que este é um bom modelo de
mensuração do valor do curso para a IES estudada.
4.6.5 Conclusão sobre os modelos específicos de mensuração
Conclui-se que, ao se desenvolverem os modelos específicos de mensuração, as
variáveis influenciadoras permanecem as mesmas, comprovando a validade do modelo
confirmado (Figura 17). Contudo, os modelos específicos não permitem a visualização de
alguns caminhos de impacto indireto, como o caso da confiança para imagem social, que se
observou no modelo confirmado (Figura 17), mas não faz parte do modelo específico de
lealdade (Figura 21).
Observa-se que os modelos específicos apresentam bons índices de qualidade de
ajuste, similares aos do modelo confirmado. Contudo, o modelo confirmado apresentou
melhores índices de qualidade de ajuste.
Os impactos da maioria das variáveis, nos modelos específicos, se alteram em relação
ao modelo confirmado, uma vez que são tratados de forma isolada. No entanto, os caminhos
principais permanecem os mesmos. Esse fato reforça a constatação de que os modelos
específicos são uma alternativa para a avaliação das variáveis de forma isolada.
4.7 AVALIAÇÃO DA IMPORTÂNCIA E DO DESEMPENHO ATUAL
A importância das dimensões selecionadas no questionário (APÊNDICE C) foi
medida por meio da importância declarada. Porém, não se utilizaram esses índices nesta
dissertação devido ao fato de os resultados apresentarem pouca discriminação e variação, e as
médias se apresentarem todas muito elevadas (acima de 5). Este fato condiz com Garver
(2003); Tontini e Silveira (2005), que afirmam que a importância declarada pode possuir
pouco poder de discriminação, uma vez que os usuários tendem a atribuir importância alta a
todos os atributos pesquisados. Desta forma, focou-se o trabalho na modelagem de equações
estruturais, não se utilizando, também, a avaliação do desempenho atual.
Não se utilizaram os dados obtidos por meio da última etapa do questionário
quantitativo, constituída por dados pessoais (APÊNDICE C), uma vez que não foram
realizadas análises por agrupamentos.
132
5 CONCLUSÃO
Realizou-se esta pesquisa com o objetivo geral de analisar quais e como os diferentes
atributos afetam a satisfação e a lealdade dos alunos em um curso de graduação, na área de
administração. Desse modo, reuniram-se e analisaram-se, de forma sistematizada, os atributos
antecedentes à satisfação e à lealdade, de modo a fornecer subsídios para que os gestores dos
cursos de administração da IES estudada entendam e melhorem os seus processos de gestão, o
aprendizado, a qualidade do ensino, a satisfação e a lealdade dos seus alunos.
Empregaram-se, neste estudo, entrevistas com grupos de foco, as quais se revelaram
de grande importância na fase de exploração dos atributos que impactam sobre a satisfação e
sobre a lealdade dos alunos da IES pesquisada, pois serviram de complemento à
fundamentação teórica, adaptando a teoria à realidade da IES estudada e proporcionando
maior segurança na formulação das hipóteses, o que se apresenta de acordo com Mattar
(1996), que recomenda esta técnica para pesquisas exploratórias. As entrevistas apontaram 16
dimensões de impacto sobre a satisfação e sobre a lealdade, sendo que, dentre elas, se
destacaram: relação entre teoria e prática, métodos de ensino, atitude dos professores, grade
curricular e infra-estrutura. Além de apontarem as dezesseis dimensões, as entrevistas
permitiram confirmar atributos identificados na teoria e levantar novos atributos que
compuseram o questionário quantitativo e, conseqüentemente, o modelo proposto.
A partir, então, de um modelo generalista, pôde-se ter uma visão clara das relações de
impacto na lealdade. Testaram-se 35 hipóteses, das quais 16 foram comprovadas e 19 não-
comprovadas. Dessas hipóteses não-comprovadas, oito relacionam-se às cinco dimensões
retiradas da amostra e onze hipóteses não se comprovaram na análise. Também surgiram dez
novas relações. Dentre as dimensões excluídas inicialmente do modelo estrutural proposto,
cita-se o alto índice de não-respostas na dimensão auxílio financeiro. Este alto índice de não-
respostas quanto ao auxílio financeiro parece revelar o desconhecimento dos alunos em
relação a esta política da IES. Já o elevado índice de não-respostas na dimensão acesso à
coordenação, também excluída do modelo, constitui indício da necessidade de a IES
investigada avaliar a comunicação entre a coordenação do curso e os alunos.
Os três antecedentes de impacto na lealdade, comprovados pelo modelo, foram:
qualidade, compromisso emocional e satisfação. Estas três variáveis, acompanhadas por suas
ligações, explicaram, em 83%, a lealdade.
Qualidade apresentou o maior impacto na lealdade, superando satisfação que, de
acordo com a literatura, apresenta-se como o antecedente de maior impacto na lealdade
133
(MARZO-NAVARRO; PEDRAJA-IGLESIAS; RIVERA-TORRES, 2005; GONÇALVES
FILHO; GUERRA; MOURA, 2003; ALVES, 2003). O impacto da qualidade sobre a lealdade
está de acordo com a Hipótese 20 e com o estudo de Henning-Thurau, Langer e Hansen
(2001), que aponta os aspectos relacionados à qualidade como os principais determinantes da
lealdade dos alunos.
A qualidade também se destacou em outros dois aspectos. No primeiro, por estar
presente em todos os caminhos que conduzem à lealdade e, no segundo, pelo caminho que se
liga à satisfação, Hipótese 18, apresentar o índice mais elevado do diagrama de caminhos, o
que se apresenta em consonância com os estudos de Gonçalves Filho, Guerra e Moura (2003),
Alves (2003), Guolla (1999) e Browne et. al (1998), que apresentam a qualidade como
antecedente da satisfação do cliente em serviços de educação universitária.
Ainda em relação à qualidade, relação teoria e prática, identificada por meio dos
grupos de foco deste estudo (Hipótese 5), é a variável latente que melhor explica a qualidade,
com 0,85. A importância da relação teoria e prática foi evidenciada, neste trabalho, pelo
estudo de Wilhelm (2004), que enfatiza que os alunos de administração consideram os
conteúdos apenas teóricos pouco úteis. Este estudo também revelou que os alunos associam
essa relação à experiência prática dos professores; no entanto, o estudo de Wilhelm (2004)
não identificou a relação teoria e prática como antecedente da qualidade.
Compromisso emocional também superou a satisfação em índice de impacto sobre a
lealdade, comprovando a Hipótese 24 e o estudo de Henning-Thurau, Langer e Hansen
(2001). A satisfação ficou com o terceiro maior índice de influência sobre a lealdade
(Hipótese 35). Imagem social explica em 61% o compromisso emocional, comprovando a
Hipótese 23.
Ainda em relação às hipóteses, obteve-se a não-comprovação da ligação de
empregabilidade influenciando a lealdade, Hipótese 26, que pode estar relacionada ao fato de
a empregabilidade ser mais intensa após a conclusão do curso. Em virtude desta visão
momentânea, torna-se difícil aos alunos terem tal percepção. A expectativa de
empregabilidade influencia valor do curso, ou seja, a percepção dos alunos sobre a relação
custo e benefício do curso e sua disposição em pagar pelo mesmo.
O caminho da infra-estrutura não se comprovou ligado ao desempenho pessoal, não
comprovando a Hipótese 8 e contrariando o estudo de Karemera, Reuben e Sillah (2003).
Todavia, apresentou impacto sobre valor do curso, ou seja, influencia apenas a percepção
sobre custo e benefício. A infra-estrutura do curso se revelou mais importante que a infra-
estrutura do campus, provavelmente devido à maior necessidade e utilização.
134
Facilidade e flexibilidade do curso, ao contrário do que se previa na Hipótese 11, e
também contrariando o estudo de Marks (2000) e Walter, Tontini e Domingues (2005), não
impactam a satisfação dos alunos. No entanto, facilidade e flexibilidade do curso diminuem a
percepção dos alunos em relação à aprendizagem percebida, o que está de acordo com Marks
(2000) e Wilhelm (2004). Facilidade e flexibilidade do curso apresentaram influência também
sobre a percepção da qualidade do curso.
O estudo de Mund, Duriex e Tontini (2001) aponta que preço e facilidade não são
determinantes na escolha de um curso, sendo facilidade o item menos relevante apontado
pelos alunos da IES estudada. Estes resultados complementam os resultados do modelo
confirmado em que valor do curso e facilidade e flexibilidade do curso não influenciam a
satisfação e a lealdade dos alunos.
Confirmou-se a importância do embasamento teórico para o desenvolvimento das
relações hipotetizadas, o que está de acordo com Maruyama (1998 apud FARIAS; SANTOS,
2000) e Hair Jr. et al. (2005), que apontam a teoria como ponto central de SEM e que este
método deve iniciar com um modelo conceitual que especifique as relações entre um conjunto
de variáveis.
O modelo geral proposto possibilitou a elaboração de quatro modelos específicos de
mensuração – da qualidade, da satisfação, da lealdade e do valor do curso – que permitem a
avaliação de cada uma destas variáveis distintamente. Estes modelos apresentaram índices
satisfatórios de qualidade de ajuste e se mostraram como alternativas para a avaliação das
variáveis de forma isolada.
A modelagem de equações estruturais apresentou-se como método adequado para
avaliar os atributos que influenciam a lealdade dos alunos, pois possibilitou estimar o impacto
de todas as variáveis entre si.
Este estudo apresenta um modelo completo de identificação de atributos que
influenciam a lealdade de alunos de IES, apresentando-se como um ponto de partida para o
desenvolvimento de um modelo teórico que possa ser estendido e generalizado a outras IES,
uma vez que, na literatura da área, demonstrou carência de modelos abrangentes.
5.1 IMPLICAÇÕES GERENCIAIS
Com base nos resultados deste estudo, podem ser verificadas algumas implicações e
feitas recomendações gerenciais para a IES estudada.
135
Visando melhorar a qualidade de ensino e o desempenho do curso, sugere-se que o
curso de administração direcione seus esforços para melhorar a relação teoria e prática, visto
ser essa a variável que mais influencia a qualidade. Algumas possíveis ações para melhorar a
relação teoria e prática, são: ampliação de parcerias para a realização de atividades práticas e
estágios, dos programas de extensão, das visitas e viagens de estudos e desenvolvimento de
atividades vinculadas à empresa júnior. Outra ação para a melhoria da relação teoria e prática
é a qualificação dos professores em diferentes aspectos, inclusive nos metodológicos, o que
também impactaria nos métodos de ensino.
Visto que a facilidade e a flexibilidade do curso influenciam negativamente a
percepção dos alunos sobre a qualidade de ensino e a aprendizagem, o curso poderia
direcionar os professores para o estabelecimento de um nível semelhante de exigência entre as
disciplinas condizente com o conceito que o curso deseja estabelecer perante os alunos e a
comunidade. Vale ressaltar que, para Marks (2000), o nível de exigência afeta negativamente
a percepção dos alunos quando estes o consideram injusto.
Para aumentar o compromisso emocional, segunda variável de maior impacto sobre a
lealdade, o curso poderia desenvolver ações visando motivar e envolver os alunos
emocionalmente com o curso. Uma dessas ações poderia ser mostrar as ações que o curso
desenvolve internamente e junto à comunidade, fortalecendo a percepção que os alunos têm
da imagem social da IES e o orgulho por estudarem nela.
Para melhorar a percepção dos alunos em relação ao valor do curso, ou seja, sua
disposição em pagar as mensalidades, além da qualidade de ensino, o curso deveria focar
aspectos como a infra-estrutura e a percepção de empregabilidade dos alunos. Para melhorar a
percepção dos alunos sobre a empregabilidade, o curso poderia fortalecer sua imagem social,
divulgando aos alunos e à comunidade sua atuação na sociedade. Em relação à infra-estrutura,
a IES deveria melhorar os aspectos necessários e divulgar a qualidade da infra-estrutura
existente e da empregabilidade. Sugere-se ao curso focar estes dois aspectos como fatores de
atração de alunos.
Considerando-se o resultado das variáveis qualidade de ensino, infra-estrutura e
empregabilidade, sugere-se ao curso focar estes três aspectos como fatores de atração de
alunos. Este resultado se apresenta de acordo com a pesquisa de Mund, Duriex e Tontini
(2001), que revela que os alunos escolheram a IES pesquisada em virtude da localização,
62%, e da qualidade, 24%. Este estudo também apontou que reconhecimento pelo mercado,
ou seja, a imagem social, qualificação dos professores e infra-estrutura apresentaram-se como
as características mais valorizadas pelos alunos no momento da opção por uma IES.
136
5.2 LIMITAÇÕES E SUGESTÕES DA PESQUISA
Um fator limitante desta pesquisa está no fato de que os resultados estão associados
somente à visão de alunos, e não da sociedade, podendo o aluno ter uma visão momentânea e
distorcida.
A presente pesquisa não pode ser generalizada, pois foca uma situação momentânea
do curso de administração da PUCPR. Esse resultado não pode, portanto, ser considerado
num período distinto, com outra população ou universidade, necessitando, nesse caso, ser
reaplicada. Contudo, já se tem a intenção de reaplicar esta pesquisa, ainda em 2006, para obter
tal generalização.
Outra limitação dessa pesquisa refere-se ao desvio de normalidade da distribição dos
dados, que pode afetar a solução encontrada, pois o método de estimação do modelo
pressupõe a normalidade dos dados. Contudo, segundo Loesch e Hoeltgembaum (2005), o
método de Máxima Verossimilhança apresenta-se como o mais adequado.
Para futuras pesquisas, sugere-se a investigação das variáveis apresentadas neste
estudo que mais afetam a demanda de alunos. Sugere-se, também, testar a influência das
dimensões excluídas inicialmente do modelo. Como o modelo apresentou-se totalmente
linear, imagina-se que algumas das hipóteses possam ser significativas aplicando o Modelo
Kano de qualidade atrativa e obrigatória (KANO, 1984), o que leva, ainda, a sugerir, para
futuras pesquisas, testar as hipóteses desta pesquisa utilizando-se o Modelo Kano.
137
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TING, Shueh Chin; CHEN, Cheng Nan The asymmetrical and non-linear effects of store
quality attributes on customer satisfaction. Total Quality Management, Abingdom (UK), v.
13, n. 14, p. 547-569, 2002.
TONTINI, Gérson. Identification of customer attractive and must-be requirements using a
modified Kano’s method: guidelines and case study. AMERICAN QUALITY CONGRESS,
54., 2000, Indianapolis. Proceedings… Indianapolis: [S.n.], 2000. p. 728-734
______. Determining the degree of satisfaction of customer requirements: a modified Kano’s
method, California Journal of Operations Management, Turlock (CA), v. 1, n. 1, p. 95-
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TONTINI, Gérson; DOMINGUES, Maria José Carvalho de Souza. Universidade Regional de
Blumenau: ameaças e caminhos. Revista Negócios, Blumenau, v. 1, n. 2, p.29-34, jan./mar.
1996.
TONTINI, Gérson; ESTEVES, Paulo Cezar Leite. A qualidade total nas universidades.
Revista Negócios, Blumenau, v. 2, n. 1, p.37-42, out./dez. 1996.
TONTINI, Gérson; SILVEIRA, Amélia . Identification of critical attributes of success in
products and services: an alternative to importance - performance analysis. In: BALAS
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WALTER, Silvana Anita; DREHER, Marialva Tomio. Qualidade e ética nos instrumentos de
avaliação de satisfação de alunos nos cursos de administração do Sistema ACAFE: ação de
empreendedorismo social. In: ENCONTRO ANUAL DA ASSOCIAÇÃO NACIONAL DOS
CURSOS DE GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 16, 2005, Belo Horizonte. Anais...
Rio de Janeiro: ANGRAD, 2005. p. 248-262. 1 CD-ROM
WALTER, Silvana Anita; TONTINI, Gérson; DOMINGUES, Maria José Carvalho de Souza.
Identificando oportunidades de melhoria em um curso superior através da análise da
satisfação dos alunos. In: ENCONTRO NACIONAL DE PROGRAMAS DE PÓS-
GRADUAÇÃO EM ADMINISTRAÇÃO, 29, 2005, Brasília. Anais... Porto Alegre: Pallotti,
2005. 1 CD-ROM.
WILHELM, Wendy B. The relative influence of published teaching evaluations and other
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144
ZULTOWSKI, W. H. Cross-selling. Managers Magazine, Windsor, v. 69, n. 3, p. 8-10, Mar.
1994.
145
LISTA DE APÊNDICES
APÊNDICE A – Glossário
APÊNDICE B – Guia de discussão do grupo de foco
APÊNDICE C – Modelo de questionário de pesquisa questionário de pesquisa
APÊNDICE D – Modelo proposto com variáveis latentes
APÊNDICE E – Relatório lambda-y do modelo estrutural proposto
APÊNDICE F – Relatório lambda-x do modelo estrutural proposto
APÊNDICE G – Matriz de correlações entre as variáveis ETA e KSI
APÊNDICE H – Modelo específico de mensuração da lealdade com variáveis indicadoras
APÊNDICE I – Modelo específico de mensuração da qualidade com variáveis indicadoras
APÊNDICE J – Modelo específico de mensuração da satisfação com variáveis indicadoras
APÊNDICE K – Modelo específico de mensuração da lealdade com variáveis indicadoras
APÊNDICE L – Modelo específico de mensuração do valor do curso com variáveis
indicadoras
146
APÊNDICE A – Glossário
ANTECEDENTES DA LEALDADE: De acordo com a revisão de literatura deste estudo, os
antecedentes de maior impacto na lealdade são satisfação e qualidade.
ATRIBUTOS: Os atributos também são conhecidos por características, fatores controláveis,
variáveis independentes, variáveis indicadoras ou parâmetros. Eles são as características
capazes de representar o produto ou o serviço. Por exemplo, para um automóvel, os atributos
poderiam ser A=marca, B=preço, C=potência ou D=cor. (BATESSINI, 2002).
CASOS: Cada caso corresponde a um questionário respondido.
CONSTRUTO: Conceito que o investigador define em termos conceituais, mas que não pode
ser medido diretamente. É medido de forma aproximada por uma ou mais variáveis
indicadoras. Na literatura de satisfação de alunos, corresponde ao termo dimensão.
CONSTRUTO ENDÓGENO: Conceito ou variável que é dependente em, pelo menos, uma
relação. Em termos de diagrama de caminhos, pelos menos uma seta conduz a ela. Também
denominado de variável latente endógena.
CONSTRUTO EXÓGENO: Conceito ou variável que existe apenas como influenciador de
outros conceitos no modelo. No diagrama de caminhos, os construtos exógenos não recebem
nenhuma seta. Também denominado de variável latente exógena.
DIMENSÃO: Agrupamento de atributos que se correlacionam, denominado construto ou
variável latente endógena ou exógena em modelagem de equações estruturais.
GROUNDED THEORY: Teoria embasada desenvolvida por Glaser; Strauss (1967) e Strauss
(1987).
MÁXIMA VEROSSIMILHANÇA (MV): Função de ajustamento utilizada nas equações
estruturais. Em inglês, é denominada Maximum Likelihood (ML).
147
MEDIDA DE AJUSTAMENTO DE PARCIMÔNIA: relaciona o ajustamento do modelo
com o número de coeficientes necessários para alcançar esse nível de ajustamento.
MEDIDA DE AJUSTAMENTO GLOBAL: Determina o grau em que o modelo,
globalmente, reproduz a matriz de dados inicial.
MEDIDA DE AJUSTAMENTO INCREMENTAL: Compara o modelo proposto com um
modelo nulo (normalmente, modelo sem relação entre as variáveis) que se toma de referência.
MÍNIMOS QUADRADOS GENERALIZADOS (GLS): Função de ajustamento utilizada nas
equações estruturais.
MÍNIMOS QUADRADOS NÃO PONDERADOS (ULS): Função de ajustamento utilizada
nas equações estruturais.
MODELO: Objeto que serve para ser reproduzido por imitação. Aquilo que serve de exemplo
ou norma. (BUENO, 1996).
MODELO DE MEDIDA: Estabelece a correspondência entre os indicadores ou variáveis de
medida e os construtos ou variáveis latentes a medir.
MODELO ESTRUTURAL: Estabelece o conjunto de relações de dependência entre os
conceitos (operacionalizados nas variáveis latentes) do modelo.
VARIÁVEL: “As características que podem ser observadas (ou medidas) em cada elemento
da população, sob as mesmas condições.” (BARBETTA, 2003).
VARIÁVEL INDICADORA: variável manifesta ou variável observável, usada como medida
de um conceito ou variável latente. Na literatura de satisfação de alunos, corresponde ao
termo atributo.
VARIÁVEL LATENTE: Operacionalização de um conceito em Modelos de Equações
Estruturais. As variáveis latentes podem ser endógenas ou exógenas. Também denominada de
construto endógeno ou exógeno.
148
VARIÁVEL QUALITATIVA: “Quando os possíveis resultados são atributos ou qualidade.”
(BARBETTA, 2003).
VARIÁVEL QUANTITATIVA: “Quando os possíveis resultados de uma variável são
números de uma certa escala.” (BARBETTA, 2003).
149
APÊNDICE B – Guia de discussão do grupo de foco
ETAPA 1
Introdução aos participantes ao tema, objetivos e estabelecimento de regras de
discussão.
ETAPA 2
Provocação de discussões por meio das seguintes questões semi-estruturadas:
ROTEIRO DE PERGUNTAS PARA OS GRUPOS DE FOCO
Expectativa
a) Por que vocês escolheram a PUCPR para estudar?
b) Por que vocês resolveram fazer administração? Mas por que especificamente
administração?
c) Por que não psicologia, engenharia ou turismo? Qual o principal motivo por optar
por administração?
d) Quando vocês entraram, qual a expectativa que vocês tinham em relação ao curso
de administração? O que vocês esperavam do curso?
e) Desta expectativa que vocês tinham em relação ao curso, o que aconteceu e o que
não aconteceu? O que vocês conseguiram satisfazer e o que vocês não
conseguiram satisfazer?
f) O que foi bom e o que falta para o curso?
g) Antes de vocês entrarem, antes do primeiro contato, o que vocês imaginavam que
era a universidade?
Qualidade
a) Se vocês fossem coordenadores de curso, o que vocês fariam para melhorar a
universidade?
b) Quais seriam as prioridades de vocês, se vocês fossem coordenadores de curso,
para assegurar a qualidade deste curso?
c) Como vocês avaliariam a questão de infra-estrutura da universidade e do curso? O
que vocês melhorariam na infra-estrutura da universidade? E em termos de
laboratórios? Etc.
d) Existem alguns cursos ou algumas instituições que trabalham muito nessa questão
da infra-estrutura, dizem que oferecem sala com ar-condicionado, carteira
estofada. Aliás, essas diferenças praticamente desapareceram entre as instituições,
mas, há uns 8 ou 7 anos, existia bastante diferença.
e) Até que ponto essa questão de infra-estrutura, por exemplo, influenciaria a decisão
de vocês de fazerem o curso que vocês estão fazendo nesta instituição? Ou seja,
até que ponto a infra-estrutura seria determinante na escolha da instituição que
vocês entrariam?
f) Como vocês avaliam o nome da PUCPR? Até que ponto o nome afetou a escolha
da universidade?
g) Como é o curso de administração e a Universidade de seus sonhos?
150
h) O que deveria ter um curso de administração ideal?
i) Vocês colocaram o aspecto ideal e avaliando no momento, como está o curso de
administração? Quais são os pontos fortes? O que está indo bem? Quais são os
pontos que vocês acham que se destaca no curso?
j) O que vocês consideram os pontos fracos? O que está faltando? O que precisa ser
melhorado na visão de vocês? Vocês são coordenadores agora...
Satisfação
a) Vocês já chegaram a criticar o curso? Vamos fazer uma avaliação: no último mês,
o que vocês criticaram do curso? Ou nos últimos meses?
b) Lembrem de uma situação que lhes trouxe satisfação. Tentem lembrar de um único
acontecimento.
c) Um evento, uma situação que lhes trouxe insatisfação.
Lealdade
a) Vocês fariam o curso de vocês novamente? Independente da instituição, vocês
fariam o curso de administração novamente?
b) Se vocês fossem fazer novamente o curso de administração, vocês fariam aqui na
PUCPR?
c) Se vocês fossem fazer um outro curso, vocês fariam na PUCPR?
Valor
a) Vocês acham que o curso vale o que vocês estão pagando? Qual a avaliação de
vocês em relação ao preço do curso? O que mais influencia vocês na avaliação do
preço?
b) Se a PUCPR chegasse para vocês e falasse (isto não está em cogitação pela
universidade; nossa intenção é saber o que influencia a satisfação com o preço)
"Vamos aumentar em 30% o valor das mensalidades", o que levaria vocês a aceitar
este aumento? O que vocês acham que os faria aceitar este aumento, a pensar:
“Realmente vale a pena aceitar o aumento”?
c) Qual é o melhor curso que vem na cabeça de vocês, no caso de administração, do
país?
d) O que fazer para que o Curso de Administração da PUCPR se assemelhe a este
curso?
ETAPA 3
Resumo daquilo que foi significativo na discussão.
151
APÊNDICE C – Modelo de questionário de pesquisa questionário de pesquisa
Pedimos sua colaboração para responder a esta pesquisa que estuda o impacto de diferentes
atributos na satisfação e na lealdade dos acadêmicos do curso de Administração da PUCPR.
Este questionário está dividido em duas etapas distintas. Na primeira etapa, por favor,
responda (marcando X) o quanto você discorda ou concorda das afirmações. Na segunda
etapa, indique o grau de importância que cada atributo tem para você.
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
Estou disposto a preencher este questionário até o final com o melhor
de meu julgamento
1 2 3 4 5 6 7 0
1. Aprendizagem percebida
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
1.1 O curso de administração da PUCPR possibilita aprendizado.
1 2 3 4 5 6 7 0
1.2 O aprendizado obtido é aplicável à vida profissional.
1 2 3 4 5 6 7 0
1.3 As disciplinas do curso promovem o meu desenvolvimento pessoal.
1 2 3 4 5 6 7 0
2. Atendimento dos funcionários da instituição
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
2.1 Os funcionários do campus atendem de forma ágil (cantina,
laboratórios de impressão, fotocópias, segurança, limpeza).
1 2 3 4 5 6 7 0
2.2 Os funcionários do campus atendem com gentileza (cantina,
laboratórios de impressão, fotocópias, segurança, limpeza).
1 2 3 4 5 6 7 0
2.3 O atendimento da secretaria do curso de administração é realizado
com presteza.
1 2 3 4 5 6 7 0
3. Atitude da coordenação
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
3.1 Existe facilidade no acesso à coordenação do curso de
administração.
1 2 3 4 5 6 7 0
3.2 A coordenação apóia as atividades desenvolvidas pelos alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
3.3 O curso dá retorno (feedback) das reclamações e sugestões aos
alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
3.4 A coordenação de curso procura resolver os problemas
apresentados pelos alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
4. Atitudes dos professores
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
4.1 Os professores têm atitudes éticas em sala de aula.
1 2 3 4 5 6 7 0
4.2 Os professores são comprometidos com o aprendizado dos alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
4.3 Os professores têm disposição para preparar e conduzir as aulas.
1 2 3 4 5 6 7 0
4.4 Os professores mantêm bom relacionamento com os alunos em sala de
aula.
1 2 3 4 5 6 7 0
5. Atividades de estágio ou extracurriculares
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
5.1 A PUCPR apóia a realização de estágios.
1 2 3 4 5 6 7 0
5.2 São realizadas atividades práticas durante o curso (exemplos:
convênios, parcerias, visitas à empresas).
1 2 3 4 5 6 7 0
5.3 As atividades de estágio são relevantes para o meu aprendizado no
curso de administração.
1 2 3 4 5 6 7 0
6. Atualização dos conteúdos das disciplinas
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
6.1 Os conteúdos das disciplinas são atualizados.
1 2 3 4 5 6 7 0
6.2 Os professores do curso são atualizados.
1 2 3 4 5 6 7 0
6.3 Os professores do curso possuem mestrado ou doutorado.
1 2 3 4 5 6 7 0
6.4 Os professores do curso demonstram conhecimento sobre os
assuntos das aulas.
1 2 3 4 5 6 7 0
Diurno
Curso: Administração Turno:
Noturno
Período: ________
152
7. Auto-eficácia
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
7.1 Tenho interesse pelo curso de administração da PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
7.2 Minha formação prévia para freqüentar o curso de administração
foi adequada.
1 2 3 4 5 6 7 0
7.3 Estou satisfeito com meu desempenho neste curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
7.4 Considero meu desempenho no curso bom em relação aos meus
objetivos.
1 2 3 4 5 6 7 0
8. Auxílio finaceiro
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
8.1 A PUCPR facilita o acesso a financiamentos estudantis (FIES,
PUCPR ou outros...).
1 2 3 4 5 6 7 0
8.2 A PUCPR oferece bolsas ou auxílios financeiros.
1 2 3 4 5 6 7 0
8.3 Existe flexibilidade na negociação do pagamento de mensalidades.
1 2 3 4 5 6 7 0
9. Auxílio pedagógico
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
9.1 A PUCPR presta acompanhamento extraclasse aos alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
9.2 A PUCPR disponibiliza atendimento de professores aos alunos em
horários extraclasse.
1 2 3 4 5 6 7 0
9.3 Os professores têm disposição para atender em horários extraclasse.
1 2 3 4 5 6 7 0
10. Compromisso emocional
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
10.1 Eu estou orgulhoso por poder estudar na PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
10.2 Eu gosto de pertencer a PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
10.3 Eu sinto orgulho por cursar o curso de administração na PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
11. Confiança nas pessoas da IES
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
11.1 Estou seguro que o pessoal da PUCPR sempre agiu para atender
aos meus interesses.
1 2 3 4 5 6 7 0
11.2 Eu confio completamente no pessoal da PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
11.3 Eu usaria a palavra integridade para descrever o pessoal da
PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
11.4 O pessoal da PUCPR sempre mantém suas promessas.
1 2 3 4 5 6 7 0
12. Desempenho pessoal
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
12.1 Estou satisfeito com minha dedicação ao curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
12.2 Minha média geral de notas obtidas é excelente.
1 2 3 4 5 6 7 0
12.3 Em termos de notas estou entre os melhores da minha turma.
1 2 3 4 5 6 7 0
13. Empregabilidade
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
13.1 Existe possibilidade de boa colocação dos alunos da PUCPR no
mercado de trabalho.
1 2 3 4 5 6 7 0
13.2 Existe melhoria de oportunidades de trabalho para os alunos
formados pela PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
13.3 O curso possibilita o alcance de promoções no emprego.
1 2 3 4 5 6 7 0
14. Grade curricular
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
14.1 As cargas horárias das disciplinas são adequadas ao conteúdo da
grade curricular.
1 2 3 4 5 6 7 0
14.2 As disciplinas que compõem a grade curricular do curso de
administração estão ordenadas de forma eficiente.
1 2 3 4 5 6 7 0
14.3 Existe flexibilidade de opções de escolha das disciplinas que
compõem a grade curricular do curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
14.4 O curso tem direcionamento (foco) adequado às minhas
necessidades pessoais ou do mercado de trabalho.
1 2 3 4 5 6 7 0
14.5 Os conteúdos dos programas de aprendizagem (disciplinas) têm
qualidade.
1 2 3 4 5 6 7 0
14.6 As disciplinas que compõem a grade curricular são relevantes
para minha vida profissional.
1 2 3 4 5 6 7 0
153
15. Imagem social
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
15.1 A PUCPR possui caráter inovador e visão de futuro.
1 2 3 4 5 6 7 0
15.2 Eu confio na PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
15.3 A PUCPR contribui para a sociedade.
1 2 3 4 5 6 7 0
15.4 A PUCPR envolve-se com a comunidade.
1 2 3 4 5 6 7 0
16. Infra-estrutura do campus
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
16.1 Os horários de funcionamento da biblioteca, dos laboratórios de
impressão, do setor de fotocópias e de outros serviços de apoio são
adequados.
1 2 3 4 5 6 7 0
16.2 Os serviços de apoio (cantina, laboratórios de impressão,
fotocópias, segurança e limpeza) têm qualidade.
1 2 3 4 5 6 7 0
16.3 A quantidade de títulos disponíveis na biblioteca atende as
necessidades dos alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
16.4 A quantidade de vagas no estacionamento é adequada.
1 2 3 4 5 6 7 0
17. Infra-estrutura do curso
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
17.1 Existe facilidade no acesso aos laboratórios de informática do
curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
17.2 Existe disponibilidade e facilidade de acesso aos materiais de
apoio (multimídia, TV, etc.).
1 2 3 4 5 6 7 0
17.3 A infra-estrutura da sala de aula (tamanho, conforto, ventiladores
e/ ou ar condicionado, equipamentos) é adequada.
1 2 3 4 5 6 7 0
17.4 Os laboratórios de informática do curso são modernos.
1 2 3 4 5 6 7 0
18. Integração na vida acadêmica
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
18.1 Eu participo de atividades culturais e de lazer (academia e outros)
promovidos pela PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
18.2 Eu participo de cursos extracurriculares não relacionados ao curso
de administração (exemplos: fotografia, culinária, línguas, etc.)
promovidos pela PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
18.3 Eu me sinto integrado na vida acadêmica da PUCPR.
1 2 3 4 5 6 7 0
19. Lealdade
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
19.1 Se eu iniciasse a graduação hoje, escolheria o mesmo curso para
estudar.
1 2 3 4 5 6 7 0
19.2 Se eu iniciasse a graduação hoje, escolheria algum curso da
PUCPR para estudar.
1 2 3 4 5 6 7 0
19.3 Eu escolheria a PUCPR para cursar um curso de pós-graduação.
1 2 3 4 5 6 7 0
19.4 Eu recomendaria o curso que faço na PUCPR a um amigo.
1 2 3 4 5 6 7 0
20. Métodos de ensino
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
20.1 Os assuntos das disciplinas são expostos de forma clara.
1 2 3 4 5 6 7 0
20.2 Os professores dominam e aplicam o conteúdo de forma
satisfatória.
1 2 3 4 5 6 7 0
20.3 Os métodos de ensino utilizados são adequados.
1 2 3 4 5 6 7 0
21. Nível de exigência dos professores
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
21.1 Os professores têm flexibilidade em relação aos trabalhos e
provas.
1 2 3 4 5 6 7 0
21.2 A forma e os critérios de avaliação usados nas disciplinas são
justos.
1 2 3 4 5 6 7 0
21.3 O nível de exigência dos professores é adequado ao conteúdo
ministrado nas disciplinas.
1 2 3 4 5 6 7 0
154
22. Organização das atividades do curso
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
22.1 Os trabalhos e avaliações são agendados e distribuídos de forma
adequada.
1 2 3 4 5 6 7 0
22.2 O planejamento das atividades do curso é realizado de maneira
eficiente.
1 2 3 4 5 6 7 0
22.3 Existe negociação de horários entre os professores para viabilizar
as atividades do curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
23. Qualidade de ensino/Desempenho do curso
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
23.1 Em relação aos cursos de administração de outras universidades,
o curso da PUCPR é o melhor.
1 2 3 4 5 6 7 0
23.2 O curso de administração da PUCPR atende às minhas
necessidades.
1 2 3 4 5 6 7 0
23.3 A qualidade geral do curso de administração é excelente.
1 2 3 4 5 6 7 0
24. Relação teoria e prática
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
24.1 Os exemplos usados nas aulas são direcionados à realidade dos
alunos.
1 2 3 4 5 6 7 0
24.2 Os professores possuem experiência prática do conteúdo aplicado.
1 2 3 4 5 6 7 0
24.3 Os professores relacionam a teoria com a prática nas disciplinas.
1 2 3 4 5 6 7 0
25. Satisfação geral
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
25.1 Estou satisfeito por ter escolhido a PUCPR para estudar.
1 2 3 4 5 6 7 0
25.2 Estou satisfeito por ter escolhido o curso de administração.
1 2 3 4 5 6 7 0
25.3 As expectativas que eu tinha em relação ao curso estão sendo
atendidas.
1 2 3 4 5 6 7 0
25.4 No geral, estou satisfeito com o curso que freqüento.
1 2 3 4 5 6 7 0
26. Situação financeira do aluno
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
26.1 Minha renda pessoal ou familiar é suficiente para pagar as
mensalidades deste curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
26.2 Tenho condições de concluir este curso por meio de minha renda
pessoal ou familiar ou de auxílio de bolsas ou de auxílio de terceiros
(empresa, etc.).
1 2 3 4 5 6 7 0
26.3 Considero o preço das mensalidades razoável tendo em vista
minhas condições financeiras ou de minha família.
1 2 3 4 5 6 7 0
27. Valor do curso
Discordo Concordo
totalmente totalmente
Não sei
avaliar
27.1 O preço das mensalidades é condizente às possibilidades de
emprego oferecidas aos formados pelo curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
27.2 O preço atual da mensalidade é condizente à qualidade do curso.
1 2 3 4 5 6 7 0
27.3 Os custos do curso são compatíveis aos benefícios oferecidos.
1 2 3 4 5 6 7 0
27.4 Eu considero o valor atual da mensalidade justo.
1 2 3 4 5 6 7 0
155
2ª ETAPA: IMPORTÂNCIA
Dê sua opinião indicando o grau de importância dos seguintes atributos do curso
de administração da PUCPR:
Sem Extremamente
importância importante
1. Facilidade de acesso à coordenação do curso. 1
2 3 4 5 6 7
2. Relevância da aprendizagem do curso para a vida profissional. 1
2 3 4 5 6 7
3. Atendimento prestativo, ágil e rápido dos funcionários do campus. 1
2 3 4 5 6 7
4. Atitudes éticas e bom relacionamento dos professores com os alunos. 1
2 3 4 5 6 7
5. Oferta de atividades de estágio ou atividades extracurriculares. 1
2 3 4 5 6 7
6. Atualização dos conteúdos das disciplinas e dos professores. 1
2 3 4 5 6 7
7. Auxílios financeiros para pagamento de mensalidades. 1
2 3 4 5 6 7
8. Auxílio pedagógico extraclasse aos alunos. 1
2 3 4 5 6 7
9. Confiança no pessoal da PUCPR. 1
2 3 4 5 6 7
10. Empregabilidade proporcionada pelo curso. 1
2 3 4 5 6 7
11. Relevância dos conteúdos dos cursos que compõem a grade curricular. 1
2 3 4 5 6 7
12. Boa imagem social da PUCPR perante a sociedade. 1
2 3 4 5 6 7
13. Qualidade da infra-estrutura geral do campus (instalações e equipamentos). 1
2 3 4 5 6 7
14. Qualidade da infra-estrutura do curso (instalações de sala de aula,
laboratórios e equipamentos).
1
2 3 4 5 6 7
15. Integração dos alunos na vida acadêmica. 1
2 3 4 5 6 7
16. Adequação dos diferentes métodos de ensino ao conteúdo aplicado. 1
2 3 4 5 6 7
17. Relação da teoria com a prática nas disciplinas. 1
2 3 4 5 6 7
Por favor, responda agora algumas perguntas sobre você:
Masculino
Solteiro Separado
Vive
Junto
Idade: _______ Sexo:
Feminino
Estado
Civil:
Casado Divorciado Viúvo
Você já iniciou ou cursou algum outro curso de graduação ou
o mesmo curso antes do atual?
Na
PUCPR
Em outra
universidade
Não
Carro Moto Ônibus
Como você vem para a PUCPR?
Bicicleta A pé De carona
1 Você está trabalhando? 2 Freqüência que utiliza a biblioteca:
Meio período Não usa
Período integral Algumas vezes por semana
Não estou trabalhando Todos os dias
3 Freqüência que utiliza o estacionamento: 4 Freqüência que utiliza o laboratório de informática:
Não usa Não usa
Algumas vezes por semana Algumas vezes por semana
Todos os dias Todos os dias
5 Renda Pessoal: 6
Renda Familiar:
Nenhuma renda De 1 a 2 salários mínimos
De 1 a 2 salários mínimos De 3 a 5 salários mínimos
De 3 a 5 salários mínimos De 6 a 10 salários mínimos
De 6 a 10 salários mínimos De 11 a 20 salários mínimos
De 11 a 20 salários mínimos Mais de 20 salários mínimos
Mais de 20 salários mínimos Não sei ou não quero responder
Não sei ou não quero responder
7
Recebe auxílio financeiro para pagar a
mensalidade:
8 Se receber auxílio financeiro, indique o valor:
Não Até R$ 100,00
Sim, da empresa onde trabalho De R$ 101,00 a R$ 200,00
Sim, bolsa de auxílio em geral De R$ 201,00 a R$ 300,00
Sim, financiamento (FIES ou outros) De R$ 301,00 a R$ 400,00
Sim, Outro De R$ 401,00 a R$ 500,00
Acima de R$ 500,00
156
APÊNDICE D
– Modelo confirmado com variáveis latentes
Chi-Square=3652.02, df=2046, P-value=0.00000, RMSEA=0.034
Fonte: Dados da pesquisa.
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
Valor
do
curso
Infra-
estrutura
Grade
curricular
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Imagem
social
Atendimento
dos
funcionários
Satisfação
geral do
aluno com
o curso
Relação
teoria x
prática
Aprendiza-
gem
percebida
Atitude dos
professores
Compromisso
emocional
Lealdade
I171
I172
I173
I174
(5,89)
0,21
0,79
0,74
0,75
0,75
S261
S262
E131
E133
E132
I152
0,77
V271
V273
V272
0,77 0,90
V274
0,81
G141
G142
G144
G145
G146
0,64
0,74
0,76
0,86
0,71
E211
E213
E212
0,67 0,79 0,84
O221
O223
O222
0,67
0,74 0,67
Q233
Q231
Q232
0,87
0,77
M201
M203
A11 A13 A12
0,78
0,79
0,76
C101
C102
C103
0,87
0,88
0,92
1,00
0,75
0,90
0,89
A21
A22
A23
0,65
0,67
0,73
L193
L192
0,66 0,71
L194
0,87
C111
C112
C113
0,88
A42
A41
0,69
0,81
A44
A43
0,81
0,68
T241
0,79
T242
T243
0,77
(6,43)
0,60
(4,08)
0,17
(3,35)
0,14
(3,75)
0,24
(-3,68)
-0,25
(7,55)
0,85
(15,65)
0,73
(5,04)
0,24
(7,44)
0,61
(6,27)
0,47
(4,01)
0,17
(5,89)
0,32
(4,24)
0,17
(7,49)
0,78
0,89
0,11
0,25
0,09
0,23
0,09
-
0,23
0,16
0,19
0,06
S251
S253
S252
S254
(11,06)
0,53
(7,44)
0,51
(6,08)
0,48
(5,17)
0,19
0,93
I153
I154
0,54
0,59
-
0,23
-
0,18
0,05
0,46
0,15
0,14
0,24
0,10
0,14
0,75
(3,62)
0,11
(-5,72)
-0,53
(4,58)
0,10
A61
A62
A64
0,66
0,66
0,55
0,91
0,82
A73
A72
A74
Auto-
eficácia
0,77
-0,08
0,89
0,89
Confiança
nas pessoas
da IES
S263
0,62
0,74
0,78
Métodos de
ensino
D121
0,67
0,04
0,19
M202
0,11
0,20
0,09
0,07
0,09
-
0,05
(4,03)
0,17
(4,03)
0,73
(4,86)
0,21
-
0,03
0,10
0,40
0,19
0,13
0,35
0,22
0,00
0,77
0,70
0,45
0,38
0,17
0,34
0,55
0,44
0,52
0,34
0,35
0,53
0,57
0,54
0,47
0,56
0,56
0,61
0,59
0,46
0,42
0,28
0,50
0,44
0,37
0,43
0,40
0,37
0,45
0,44
0,70
0,00
0,
18
0,44
0,71
0,66
0,41
0,56
0,49
0,24
0,55
0,37
0,29
0,55
0,45
0,56
0,41
0,30
0,29
0,24
0,22
0,16
0,46
0,24
0,21
0,39
0,38
0,42
0,20
0,21
0,22
0,75
(2,31)
0,36
0,06
-
0,14
0,18
Empregabi-
lidade
0,84
0,84
0,11
0,55
0,48
1,00
Situação
financeira
do aluno
0,37
157
APÊNDICE E – Relatório lambda-y do modelo estrutural proposto
Standardized Solution -
LAMBDA-Y do modelo reestruturado com variáveis indicadoras
QUALIDAD SATIS APREND LEAL CEMOC IMAGS CONFI EMPRE VALOR
Aprend11 0,89
Aprend12 0,93
Aprend13 0,94
CEmoc10
1
1,32
CEmoc10
2
1,34
CEmoc10
3
1,47
Confi111 1,32
Confi112 1,40
Confi113 1,33
Empre131 1,00
Empre132 1,12
Empre133 1,19
ImagS152 1,23
ImagS153 0,78
ImagS154 0,74
Leal192 1,24
Leal193 1,33
Leal194 1,65
Quali231 1,29
Quali232 1,29
Quali233 1,39
Satis251 1,60
Satis252 1,21
Satis253 1,46
Satis254 1,52
Valor271 1,29
Valor272 1,58
Valor273 1,57
Valor274 1,26
158
APÊNDICE F – Relatório lambda-x do modelo estrutural proposto
LAMBDA-X do modelo reestruturado com variáveis indicadoras
GRADE RELTP FACIL ATPROF ATFUNC SITFI INFRA METEN AUEFIC
AtFunc21 1,00
AtFunc22 0,98
AtFunc23 1,13
AtProf41 0,95
AtProf42 1,08
AtProf43 1,11
AtProf44 0,93
AtCont61 0,87
AtCont62 0,90
AtCont64 0,73
AuEfic72 0,69
AuEfic73 1,15
AuEfic74 1,12
DsemP121 0,88
Grade141 0,96
Grade142 1,14
Grade144 1,15
Grade145 1,17
Grade146 1,03
InfCu171 1,56
InfCu172 1,31
InfCu173 1,39
InfCu174 1,34
MetEn201 1,07
MetEn202 1,04
MetEn203 1,14
Exig211 1,06
Exig212 1,24
Exig213 1,32
OrgAC221 1,04
OrgAC222 1,06
OrgAC223 1,09
TxPra241 1,17
TxPra242 1,04
TxPra243 1,18
SitFi261 1,12
SitFi262 0,94
SitFi263 1,83
159
APÊNDICE G – Relatório equações estruturais do LISREL
O Quadro 1 mostra o percentual de variância explicada pelo modelo por meio do R2,
ou seja, quanto as relações que influenciam cada variável latente endógena conseguem
explicá-la.
O erro de variância foi fixado em 1,00. Assim cada variável é padronizada
(standardized solution), representando 100%, para facilitar a interpretação do modelo,
transformando o modelo em um modelo padrão.
Variáveis
latentes
endógenas
Erro de
variância
R²
QUALIDAD = 0.46*
GRADE
+ 1.66*
RELTP
- 0.49*
FACIL
1.00 0.74
Erro padrão da
medição
(Standart error)
(0.12) (0.22) (0.13)
T-VALUE 3.75 7.55 -3.68
SATIS = 0.73*
QUALIDAD
+ 0.13*
APREND
+ 0.19*
AUEFIC
1.00 0. 73
(0.047) (0.035) (0.043)
T-VALUE 15.65 3.62 4.58
APREND = 0.62*
RELTP
- 0.90*
FACIL
+ 1.26*
METEN
+ 0.35*
AUEFIC
1.00 0.66
(0.027) (0.16) (0.027) (0.073)
T-VALUE 2.31 -5.72 4.72 4.86
LEAL = 0.60*
QUALIDAD
0.22*
SATIS
0.38*
CEMOC
1.00 0.83
(0.099) (0.055) (0.065)
T-VALUE 6.08 4.01 5.89
CEMOC = 0.20*
SATIS
0.20*
APREND
0.52*
IMAGS
1.00 0.76
(0.038) (0.047) (0.069)
T-VALUE 5.17 4.24 7.44
IMAGS = 0.57*
QUALIDAD
0.77*
CONFI
1.00 0.83
(0.091) (0.10)
T-VALUE 6.27 7.44
CONFI = 0.43*
QUALIDAD
0.27*
ATPROF
0.39*
ATFUNC
1.00 0.61
(0.039) (0.067) (0.064)
T-VALUE 11.06 4.03 6.04
EMPRE = 0.52*
IMAGS
1.00 0.61
(0.070)
T-VALUE 7.49
VALOR = 0.17*
QUALIDAD
0.16*
EMPRE
1.15*
SITFI
0.40*INFR
A
1.00 0.73
(0.041) (0.049) (0.18) (0.067)
T-VALUE 4.08 3.35 6.43 5.98
Quadro 1 – Relatório equações estruturais do LISREL
Fonte: Dados da pesquisa.
160
A variável confiança no pessoal da IES é explicada em 61% pela qualidade de
ensino/desempenho do curso, atitude dos professores e atitude dos funcionários.
A variável empregabilidade é explicada em 61% por sua relação com a imagem social.
A variável aprendizagem percebida é explicada em 66% pelas variáveis método de
ensino, facilidade e flexibilidade do curso, relação teoria e prática e auto-eficácia.
A variável satisfação é explicada em 73% pelas variáveis qualidade de
ensino/desempenho do curso, auto-eficácia e aprendizagem percebida.
A variável valor do curso é explicada em 73% pela variáveis situação financeira, infra-
estrutura, qualidade de ensino/desempenho do curso e empregabilidade.
A variável qualidade de ensino/desempenho do curso é explicada em 74% pelas
variáveis relação teoria e prática, facilidade e flexibilidade do curso e grade curricular.
A variável compromisso emocional é explicada em 76% pelas variáveis imagem
social, satisfação geral do aluno e aprendizagem percebida.
A variável imagem social é explicada em 83% pelas variáveis confiança nas pessoas
da IES e qualidade de ensino/desempenho do curso.
A variável lealdade é explicada em 83% pelas variáveis compromisso emocional,
qualidade de ensino/desempenho do curso e satisfação geral do aluno.
Apenas aprendizagem percebida, confiança e empregabilidade apresentaram R
2
entre
0,60 e 0,70. Os demais apresentaram índices superiores a 0,70. Em ciências sociais, índices
acima de 0,60 são considerados aceitáveis. (HAIR JR., 2005; MALHOTRA, 2001).
161
APÊNDICE H – Matriz de correlação entre as variáveis ETA e KSI
No Quadro 1, apresentam-se as correlações entre as variáveis ETA e KSI.
RELTP FACIL
ATPROF
ATFUNC SITFI INFRA
METEN
AUEFIC
RELTP 1,00
FACIL 0,81 1,00
ATPROF 0,74 0,72 1,00
ATFUNC 0,46 0,39 0,47 1,00
SITFI 0,33 0,28 0,23 0,26 1,00
INFRA 0,61 0,54 0,47 0,56 0,35 1,00
METEN 0,95 0,83 0,89 0,54 0,30 0,60 1,00
AUEFIC 0,44 0,38 0,38 0,20 0,20 0,21 0,43 1,00
Quadro 1: Matriz de correlação entre as variáveis ETA e KSI
Fonte: dados da pesquisa.
Demonstram-se, na Figura 1, as mesmas correlações entre as variáveis ETA e KSI
apresentadas no Quadro 1. Na Figura 1, demonstram-se as correlações por meio de setas
curvilíneas e destacam-se as correlações mais significativas por meio de setas curvilíneas
duplas.
162
Figura 1: Correlações entre as variáveis
ETA e KSI
Fonte: Dados da pesquisa.
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
Valor
do
curso
Infra-
estrutura
Grade
curricular
Empregabi-
lidade
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Imagem
social
Confiança
nas pessoas
da IES
Atendimento
dos
funcionários
Satisfação
geral do
aluno com
o curso
Relação
teoria x
prática
Aprendiza-
gem
percebida
Atitude dos
professores
Compromisso
emocional
Situação
financeira
do aluno
Lealdade
(6.43)
0.60
(5.98)
0.21
(4.08)
0.17
(3.35)
0.14
(3.75)
0.24
(-3.68)
-0.25
(7.49)
0.78
(11.06)
0.53
(7.44)
0.51
(7.44)
0.61
(15.65)
0.73
(4.01)
0.17
(4.24)
0.17
(5.17)
0.19
(6.08)
0.48
(5.04)
0.24
(7.55)
0.85
(5.89)
0.32
Auto-
eficácia
Métodos de
ensino
(6.27)
0.47
(4.58)
0.10
(4.03)
0.17
(3.62)
0.11
(4.03)
0.73
(4.86)
0.21
(-5.72)
-0.53
2.31
0.36
0.81
0.74
0.46
0.33
0.61
0.95
0.44
0. 72
0.20
0.28
0.54
0.
83
0.38
0. 47
0.23
0.47
0. 89
0.38
0.56
0. 54
0.39
0.35
0.20
0.60
0.21
0.43
0.26
0.30
163
Conforme a Figura 1, podem-se observar as variáveis latentes exógenas
correlacionadas. Essas correlações indicam que, quanto mais correlacionadas estiverem as
variáveis latentes, maior sua semelhança em relação aos aspectos medidos.
As correlações mais significativas entre as variáveis são:
a) Relação teoria e prática e métodos de ensino, 0,95;
b) Métodos de ensino e atitude dos professores, 0,89;
c) Métodos de ensino e facilidade e flexibilidade do curso, 0,83;
d) Relação teoria e prática e facilidade e flexibilidade do curso, 0,81;
e) Relação teoria e prática e atitude dos professores, 0,81.
As correlações apresentam-se em nível mais significativo entre quatro variáveis
latentes, primeiramente entre relação teoria e prática e métodos de ensino, seguidas por
facilidade e flexibilidade do curso e atitude dos professores.
O relatório .out do LISREL também apresenta o índice de covariância dos erros de
previsão das variáveis latentes endógenas (PSI). O Quadro 2 mostra os índices desses erros.
QUALIDAD SATIS APREND LEAL CEMOC IMAGS CONFI EMPRE VALOR
0.26 0.27 0.34 0.17 0.24 0.17 0.39 0.39 0.27
Quadro 2 - PSI (Covariância dos erros de previsão das variáveis latentes endógenas)
Fonte: Dados da pesquisa.
Os erros de covariância são os aspectos que o modelo não conseguiu mensurar. Por
exemplo, o R2 de qualidade é 0,74; adicionando-se o erro (PSI) de 0,26, obtém-se a soma de
1,00, pela qual as variáveis latentes foram padronizadas e analisadas (standardized solution).
De acordo com o Quadro 2, pode-se observar a covariância dos erros de previsão das
variáveis latentes endógenas. Os índices de covariância dos erros de previsão das variáveis
latentes endógenas mais significativos são confiança nas pessoas da IES e empregabilidade,
seguidas de aprendizagem percebida; já os menores erros de covariância foram obtidos pelas
variáveis latentes lealdade e imagem social.
164
APÊNDICE I – Modelo específico de mensuração da qualidade com variáveis
indicadoras
Chi-Square=278,24, df=132, P-value=0,00000, RMSEA=0,40
Fonte: Dados da pesquisa.
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
= 0,74
Q233
Q231
Q232
0,23
0,22
0,56
G141
G142
G144
G145
G146
0,74
0,41
0,29
0,49
M201
T241
T242
T243
E211
E213
E212
O221
O223
O222
0,60
0,44
0,37
0,54
0,40
0,57
0,10
0,07
G143
Grade
curricular
Relação
teoria x
prática
0,64
0,71
0,84
0,77
0,51
0,74
0,64
0,59
0,46
0,18
0,08
0,13
(4,37)
0,28
0,66
0,88
0,88
(-2,72)
-
0,23
0,75
0,79
0,68
0,78
0,66
Facilidade e
flexibilidade
do curso
0,10
0,20
0,07
0,10
0,09
0,46
0,34
0,43
0,39
(6,24)
0,80
0,73
0,81
0,76
0,78
0,15
165
APÊNDICE J – Modelo específico de mensuração da satisfação com variáveis indicadoras
Chi-Square=920,04, df=484, P-value=0,00000, RMSEA=0,036
Fonte: Dados da pesquisa.
(10,38)
0,73
(3,51)
0,11
(4,19)
-
0,
30
(4,19)
0,
99
(4,19)
0,10
(4,19)
0,72
(4,19)
0,38
(4,19)
0,19
A11 A13 A12
0,77
0,79
0,76
0,40
0,3
7
0,4
2
Aprendizagem
percebida
R
2
= 0,65
S253
S251
S252
0,19
0,44
0,00
-0,18
-0,23
1,00
0,75
0,90
S254
0,89
0,21
-0,24
Satisfação
geral
do aluno
com o curso
R
2
= 0,74
Q233
Q231
Q232
0,88
0,05
0,22
0,22
0,47
0,73
0,88
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
= 0,74
0,43
0,41
0,47
0,43
M201
T241
T242
T243
0,
09
0,10
0,
19
0,77
0,73
0,75
0,75
Relação
teoria x
prática
M203
A61
A62
A64
M202
0,80
0,61
0,66
0,76
0,66
0,43
0,57
0,56
0,62
0,36
0,17
Métodos de
ensino
0,19
0,12
E211
E213
E212
O221
O223
O222
0,67
0,79
0,85
0,66
0,74
0,67
(4,19)
-
0,
52
Facilidade e
flexibilidade
do curso
0,55
0,38
0,28
0,56
0,45
0,55
0,15
0,07
0,09
-
0,05
0,25
0,14
0,10
0,04
0,50
0,44
0,42
0,26
G146
G142
G144
G145
0,
17
-
0,02
0,75
0,76
0,70
0,86
Grade
curricular
G141
0,64
0,59
-
0,04
A74
A72
A73
0,34
0,17
0,70
0,58
0,91
0,82
D121
0,67
0,55
Auto-
eficácia
(10,38)
0,12
0,24
0,20
0,10
166
APÊNDICE K – Modelo específico de mensuração da lealdade com variáveis indicadoras
Chi-Square=1551,64, df=769, P-value=0,00000, RMSEA=0,038
Fonte: Dados da pesquisa.
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
0,75
Grade
curricular
Facilidade e
flexibilidade
do curso
Imagem
social
R
2
0,75
Satisfação
geral do
aluno
R
2
0,74
Relação
teoria x
prática
Aprendiza-
gem
percebida
R
2
0,66
Compromisso
emocional
R
2
0,72
Lealdade
R
2
0,83
G141
G142
G144
G145
G146
0,64
0,73
0,76
0,85
0,71
E211
E213
E212
0,67 0,75 0,85
O221
O223
O222
0,66
0,74 0,67
Q233
Q231
Q232
0,88
0,73
M201
M203
A11 A13 A12
0,77
0,79
0,77
C101
C102
C103
0,87
0,88
0.92
1,00
0,75
0,90
0,89
L193
L192
0,66 0,71
L194
0,88
T241
0,79
T242
T243
0,77
(2,95)
0,20
(-3,50)
-0,25
(7,14)
0,87
(15,33)
0,73
(4,94)
0,53
(5,53)
0,86
(4,01)
0,18
(5,33)
0,33
(5,26)
0,23
0,89
0,10
0,24
0,10
-
0,23
0,16
0,19
S251
S253
S252
S254
(6,03)
0,48
(4,18)
0,19
I153
I154
0,50
0,55
-
0,23
-
0,18
0,05
0,50
0,15
0,15
0,25
0,10
0,14
0,75
(-5,32)
-0,49
(6,64)
0,10
A61
A62
A64
0,66
0,66
0,55
0,91
0,81
A73
A72
A74
Auto-
eficácia
0,61
0,75
0,80
Métodos de
ensino
D121
0,67
0,04
0,18
M202
0,13
0,20
0,07
0,09
-
0,05
(2,31)
0,51
(5,02)
0,21
0,22
0,44
0,37
0,17
0,34
0,55
0,57
0,56
0,62
0,59
0,46
0,42
0,28
0,50
0,44
0,38
0,43
0,41
0,70
0,00
0,18
0,44
0,75
0,69
0,56
0,49
0,23
0,55
0,38
0,28
0,56
0,45
0,55
0,25
0,23
0,15
0,47
0,23
0,21
0,40
0,38
0,41
0,75
(2,75)
0,56
0,20
0,05
(3,75)
0,12
167
APÊNDICE L – Modelo específico de mensuração do valor do curso com variáveis indicadoras
Chi-Square=967.31, df=452, P-value=0.00000, RMSEA=0.04
Fonte: Dados da pesquisa.
Valor
do
curso
R
2
0,71
(4,52)
0,19
V271
V273
V272
0,82 0,86
V274
0,83
(10,97)
0,61
(5,79)
0,21
(-3,45)
-0,39
(3,58)
0,12
(3,64)
0,24
(5,59)
1,00
0,86
0,04
0,33
0,26
0,27
0,31
Situação
financeira
do aluno
S261
S262
0,59
0,52
S263
0,98
0,32
0,04
0,73
0,65
G141
G142
G143
G144
G145
0,67
0,55
0,45
0,74
0,40
0,31
Infra-
estrutura
I171
I172
I173
I174
0,79
0,74
0,76
0,75
-
0.12
0,44
0,37
0,46
0,42
Facilidade e
flexibilidade
do curso
E211
E213
E212
0,63 0,74 0,79
O221
O223
O222
0,68
0,78 0,66
0,20
0,21
0,09
0,13
0,07
0,10
-
0.05
0,60
0,45
0,38
0,53
0,39
0,57
Empregabi-
lidade
E131
E133
E132
0,90
0,83
0,86
-
0,14
0,19
0,31
0.25
Q233
Q231
Q232
0,88
0,88
0,68
0,09
0,54
0,23
0,22
Relação
teoria x
prática
M201
T241
0,80
T242
T243
0,76
0,17
0,74
0.46
0,36
0,45
0,42
0.73
Qualidade
de ensino/
Desempenho
do curso
R
2
0,81
0,83
0,77
0,51
0,74
0,05
0,05
G146
0,71
0,50
0,16
0,08
0,13
-
0,06
Grade
curricular
0,11
0,08
Livros Grátis
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