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INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
NATALIE BRAGANÇA DÜSENBERG
A INFLUÊNCIA DO ENDOSSO DE CELEBRIDADES DO ESPORTE NA INTENÇÃO
DE COMPRA: O Efeito do Envolvimento do Consumidor com o Esporte e com o
Produto
Rio de Janeiro
2009
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NATALIE BRAGANÇA DÜSENBERG
A INFLUÊNCIA DO ENDOSSO DE CELEBRIDADES DO ESPORTE NA
INTENÇÃO DE COMPRA: O Efeito do Envolvimento do Consumidor com o
Esporte e com o Produto
Dissertação de Mestrado apresentado ao
Programa de Pós-Graduação em Administração,
Instituto COPPEAD de Administração,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como
parte dos requisitos necessários à obtenção do
título de Mestre em Administração
Orientador: Prof. Victor Manoel Cunha de Almeida, D.Sc.
Rio de Janeiro
2009
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D972 Düsenberg, Natalie Bragança.
A Influência do Endosso de Celebridades do Esporte na
Intenção de Compra: O Efeito do Envolvimento do Consumidor
com o Esporte e com o Produto. Administração, 2009.
190f.: il.
Dissertação (Mestrado em Administração) – Universidade
Federal do Rio de Janeiro – UFRJ, Instituto COPPEAD de
Administração, 2009.
Orientador: Victor Manoel Cunha de Almeida
1. Comportamento do Consumidor 2. Marketing Esportivo.
3. Envolvimento. Administração – Teses.
I. Almeida, Victor Manuel Almeida. (Orient.). II. Universidade
Federal do Rio de Janeiro. Instituto COPPEAD de
Administração. III. Título.
CDD: 658.8
Natalie Bragança Düsenberg
A INFLUÊNCIA DO ENDOSSO DE CELEBRIDADES DO ESPORTE NA INTENÇÃO
DE COMPRA: O Efeito do Envolvimento do Consumidor com o Esporte e com o
Produto
Dissertação submetida ao corpo docente do Instituto de
Pós Graduação e Pesquisa em Administração de
Empresas (COPPEAD) da Universidade Federal do Rio
de Janeiro como parte dos requisitos necessários para
a obtenção do grau de Mestre.
Aprovada em
__________________________________
Prof. Victor Manoel Cunha de Almeida, D.Sc. - Orientador
(COPPEAD/UFRJ)
____________________________________
Prof. Otávio Henrique dos Santos Figueiredo. D.Sc.
(IM/UFRJ)
____________________________________
Prof. Carlos Alberto Vargas Rossi, D.Sc.
(PPGA/EA/UFRGS)
Rio de Janeiro
Setembro de 2009
Dedico este trabalho
à memória de minha mãe, Helga,
à minha irmã Dani e à minha sobrinha Annick.
AGRADECIMENTOS
Este trabalho foi realizado com muita dedicação e apoio de várias pessoas, que
contribuíram de diferentes maneiras ao longo do desenvolvimento do estudo.
Primeiramente, agradeço imensamente ao Professor Victor Almeida, pela sua
constante generosidade, dedicação, seriedade, incentivo e exigência pela qualidade.
Foram muitos dias e noites dedicados a este estudo. Sem dúvida, um grande
aprendizado profissional e pessoal. Agradeço também à família do Professor Victor,
pela compreensão de tantas ausências nos finais de semana.
Agradeço à minha irmã, que mesmo distante, sempre me apoiou e me inspirou.
Ao Lugui e toda sua família por me ajudarem a concretizar meus sonhos, por serem
sempre tão carinhosos e me tratarem como membro da família.
Aos meus queridos amigos de infância, que sempre estiveram ao meu lado, me
recebendo em casa por vários (muitos) dias, indicando professores e alunos para a
pesquisa e me incentivando de todas as formas possíveis: Bigode, Clemente, Diogo,
Gabi, João, Jac, Marquinho e Plim.
À família Motta, sempre tão acolhedora em todos os momentos de minha vida. Ao
pessoal do IPPMG/UFRJ, que me aturou por muitos dias perambulando atrás de
alunos de Medicina e Fisioterapia pelos corredores. Em especial à Sônia Motta, pela
grande ajuda e por quem minha admiração cresceu ainda mais.
Às minhas grandes amizades feitas no Coppead, que me acompanharam durante
todo esse caminho, compartilhando caronas, ensinando, apoiando, sofrendo e
sorrindo: Avron, Duda, Fernandinha, Fernando, Lu, Olívia, Paulinha, Raquel,
Ricardo, Silvinha e Vivi.
Aos professores dos cursos de Administração, Comunicação, Ciências Contábeis,
Engenharia, História, Matemática, Museologia e Fisioterapia da UFRJ, PUC-RJ, UNI-
RIO, IBMEC, ESPM, FACHA e UCAM, que me receberam em suas salas de aula de
portas abertas. Em especial, ao professor Moacir Sancovschi, cuja ajuda essencial
ocorreu em um momento crucial de minha vida e do desenvolvimento deste trabalho.
Aos funcionários do Coppead, em especial da secretaria acadêmica e da biblioteca,
pela paciência e apoio constantes: Cida, Lucianita, Simone e Vera. À Adriana e
Raquel, pelo carinho, cuidado, conversas e sorrisos na lanchonete.
Aos novos amigos da Johnson, pelas palavras de incentivo e pela compreensão e
cobertura das minhas ausências nesta reta final: Sodré, Julia, Julie e Adriana.
RESUMO
DÜSENBERG, Natalie Bragança. A Influência do Endosso de Celebridades do
Esporte na Intenção de Compra: O Efeito do Envolvimento do Consumidor
com o Esporte e com o Produto
– Dissertação de Mestrado em Administração de
Empresas. Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do Rio de
Janeiro, Rio de Janeiro, 2009
O estudo investigou a relação entre a credibilidade do endosso de uma
celebridade do esporte e a intenção de compra. Mais especificamente, o estudo
objetivou (1) investigar a influência do endosso da celebridade do esporte na
intenção de compra e em que medida cada uma das dimensões da credibilidade do
endossante influencia essa relação; e (2) investigar o efeito moderador do gênero,
do envolvimento do consumidor com o esporte e do envolvimento do consumidor
com o produto na relação entre a credibilidade do endosso da celebridade do
esporte e a intenção de compra. O jogador de futebol Kaká foi utilizado como
estímulo para testar a credibilidade do endosso da celebridade do esporte. Os 1025
respondentes informaram sua intenção de compra de um de quatro produtos
investigados: celular, tênis, bebida esportiva e refrigerante. O modelo proposto por
Ohanian (1990) de mensuração da credibilidade do endossante, composto por três
dimensões, foi validado. Validou-se também a escala proposta por Shank e Beasley
(1998) para mensurar o envolvimento do consumidor com o esporte. Validou-se
ainda duas escalas de envolvimento do consumidor com o produto: PII (Personal
Involvement Inventory), proposta por Zaichkowsky (1994) e NIP (New Involvement
Profile), proposta por Jain e Srinivasan (1990). Os escores operacionalizados
através das escalas PII e NIP foram comparados, demonstrando alto grau de
convergência entre os dois instrumentos. A validação das escalas foi verificada
através da confiabilidade e da validade convergente e discriminante dos construtos.
Para testar as hipóteses do estudo, utilizou-se a técnica de modelagem de equações
estruturais (SEM). Mais especificamente, realizou-se a análise fatorial confirmatória
(CFA) para confirmar as sub-dimensões dos modelos de mensuração e a análise
SEM de múltiplos grupos, para verificar a existência e a força do efeito moderador
do gênero, do envolvimento do consumidor com o futebol e do envolvimento do
consumidor com o produto. Os resultados do presente estudo possibilitaram suportar
empiricamente a relação entre o endosso da celebridade do esporte e a intenção de
compra, inclusive os desdobramentos dessa hipótese para cada uma das dimensões
da credibilidade da celebridade: expertise, confiabilidade e atratividade. O efeito
moderador do gênero e do envolvimento do consumidor com o esporte também
foram suportadas empiricamente, no entanto, não foi possível suportar a hipótese
relativa ao efeito moderador do envolvimento do consumidor com o produto.
Finalmente, foram propostas diversas sugestões de caminhos para pesquisa futura
relacionada ao tema.
Palavras-chave: Comportamento do Consumidor, Marketing Esportivo,
Envolvimento.
ABSTRACT
DÜSENBERG, Natalie Bragança. The Influence of Sport Celebrity’s Endorsement
in the Purchase Intention: The Moderating Effect of Consumer Involvement
with Sports and Consumer Involvement with the Product.
– Master Dissertation
in Business Administration. Instituto COPPEAD de Administração, Universidade
Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009
The study delved into the relation between the credibility of a sport
celebrity’s endorsement and consumer purchase intention. More specifically, the
study aimed at (1) checking into the influence of a sports celebrity endorsement in
purchase intention and in which way each of the endorser’s credibility dimensions
influences such a relation; and (2) checking the moderating effects of gender,
consumer involvement with sports and consumer involvement with the product in the
relation between the credibility of a sport celebrity’s endorsement and purchase
intention. Soccer player Kaká was used as a stimulus to test the endorsement
credibility of a sports celebrity. The 1025 respondents reported their purchase
intention of one out of four products studied: cell phone, tennis shoes, sports
beverage and soft drink. The model proposed by Ohanian (1990) to measure the
endorser’s credibility, made up by three dimensions, was validated. Also validated
was the scale proposed by Shank and Beasley (1998) to measure the consumer
involvement with sports. Ditto for two involvement scales of the consumer with the
product: the PII (Personal Involvement Inventory), proposed by Zaichkowsky (1994)
and the NIP (New Involvement Profile) proposed by Jain and Srinivasan (1990). The
scores interpreted through the PII and NIP scales were compared, resulting a high
degree of convergence between the two instruments. The scale validation was
checked through reliability, convergent and discriminant validity of the constructs. To
test the study hypotheses, a Structural Equation Modeling (SEM) technique was
used. More specifically, a Confirmatory Factor Analysis (CFA) was carried out in
order to confirm the sub-dimensions of the measurement models and the SEM
Multiple Group Analysis to check into the existence and strength of the moderating
effect of gender, tconsumer involvement with sports and consumer involvement with
the product. Based on these results, it was possible to empirically support the
relationship between a sport celebrity’s endorsement and purchase intention,
including the unfolding of such a hypothesis for each of the celebrity’s credibility
dimension: expertise, trustworthiness and attractiveness. The moderating effects of
gender and consumer involvement with sports were also empirically supported.
However, it was not possible to support the hypothesis over the moderating effect of
consumer involvement with the product. Finally, suggestions over the ways to follow
in future studies bearing on the theme were brought up.
Keywords: Consumer Behaviour, Sports Marketing, Involvement.
LISTA DE FIGURAS, GRÁFICOS E QUADROS
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Conceito de Envolvimento por Zaichkowsky (1986)............................................. 39
Figura 2 – Principais Referências do Presente Estudo ........................................................ 56
Figura 3 - Modelo Conceitual............................................................................................... 59
Figura 4 - Expectativa de Relação das Variáveis................................................................. 67
Figura 5 – Modelo
Source Credibility................................................................................. 134
Figura 6 – Modelo
Source Credibility Ajustado................................................................... 136
Figura 7 – Modelo Estrutural.............................................................................................. 139
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 1 - Histograma do Escore PII por Produto ............................................................. 104
Gráfico 2 - Média do Escore PII e Desvio Padrão por Produto – Escala 20 itens............... 105
Gráfico 3 - Média do Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por Produto.............. 109
Gráfico 4 - Histograma do Escore NIP Geral por Produto.................................................. 130
Gráfico 5 - Dispersão dos 1.025 casos nos Escores PII e NIP Geral ................................. 131
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 - Significância do Fator de Carga em função do Tamanho da Amostra................ 74
Quadro 2 - Questionários Válidos por Gênero e Produto..................................................... 79
Quadro 3 - Freqüência dos Cursos de Graduação............................................................... 80
Quadro 4 - Freqüência das Instituições de Ensino Superior................................................. 80
Quadro 5 - Análise Fatorial Exploratória – Comparação com Outros Estudos ..................... 83
Quadro 6 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman................................................... 85
Quadro 7 - Envolvimento com o Esporte por Gênero e Faixa Etária.................................... 87
Quadro 8 – Efeito do Gênero e Faixa Etária no Envolvimento com o Esporte ..................... 87
Quadro 9 - Regra Prática de Cohen para Força da Associação........................................... 88
Quadro 10 - Diferenças de Médias dos Itens do Envolvimento com o Esporte por Gênero.. 91
Quadro 11 - Significância do Fator de Carga em função do Tamanho da Amostra.............. 92
Quadro 12 - Análise Fatorial Exploratória – Comparação com estudo de Zaichkowsky....... 95
Quadro 13 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Celular ............ 97
Quadro 14 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Tênis............... 98
Quadro 15 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Refrigerante .... 99
Quadro 16 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Bebida Esportiva
.......................................................................................................................................... 100
Quadro 17 - Escore PII por Produto................................................................................... 101
Quadro 18 - Diferenças observadas no Escore PII por Produto......................................... 103
Quadro 19 - Diferenças observadas no Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por
Produto.............................................................................................................................. 108
Quadro 20 - Análise Fatorial Exploratória – Comparação com Estudos de Jain & Srinivasan
e Fonseca e Rossi............................................................................................................. 113
Quadro 21 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Celular .......... 115
Quadro 22 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Tênis............. 117
Quadro 23 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Bebida Esportiva
.......................................................................................................................................... 119
Quadro 24 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Refrigerante .. 121
Quadro 25 - Escore NIP por Dimensão e por Produto ....................................................... 127
Quadro 26 - Escores PII e NIP Comparados por Produto (base 100) ................................ 128
Quadro 27 - Matriz de Correlação das Dimensões para Todos os Produtos...................... 129
Quadro 28 - Correlação dos Escores NIP e PII Geral ........................................................ 131
Quadro 29 - Convergência dos Escores das Escalas PII e NIP Geral................................ 132
Quadro 30 – Indicadores de Ajuste do Modelo
Source Credibility...................................... 134
Quadro 31 – Comparação entre Indicadores de Ajuste do Modelo
Source Credibility e do
Modelo Source Credibility Ajustado ................................................................................... 136
Quadro 32 - Validade Convergente da Escala
Source Credibility Ajustada........................ 138
Quadro 33 - Validade Discriminante da Escala
Source Credibility Ajustada....................... 139
Quadro 34 – Confiabilidade da Escala de Intenção de Compra......................................... 140
Quadro 35 - Ajuste do Modelo Estrutural Sem Variáveis Moderadoras.............................. 141
Quadro 36 - Estimativa dos Coeficientes ........................................................................... 142
Quadro 37 - Validação do Modelo em Função do Gênero ................................................. 145
Quadro 38- Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Gênero................... 147
Quadro 39 - Validação do Modelo em Função do Envolvimento com o Futebol................. 149
Quadro 40 -
Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Envolvimento com o
Esporte .............................................................................................................................. 151
Quadro 41 – Source Credibility e Intenção de Compra Moderada por Gênero e Envolvimento
com o Esporte.................................................................................................................... 153
Quadro 42 – Diferenças do Efeito Moderador entre Grupos .............................................. 154
Quadro 43 - Validação do Modelo em Função do Envolvimento com o Produto - Escala PII
.......................................................................................................................................... 156
Quadro 44-
Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Envolvimento com o
Produto – PII...................................................................................................................... 158
Quadro 45 - Validação do Modelo em Função do Envolvimento com o Produto - Escala NIP
.......................................................................................................................................... 160
Quadro 46 - Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Envolvimento com o
Produto - NIP..................................................................................................................... 162
Quadro 47 – Síntese dos Resultados ................................................................................ 163
LISTA DE ABREVIATURAS E SÍMBOLOS
Lista de Abreviaturas
ADF Asymptotically Distribution Free
EFA Exploratory Factor Analysis
CFA Confirmatory Factor Analysis
CFI Índice de ajuste comparativo
CIP
Consumer Involvement Profile
CMIN/DF Índice qui-quadrado normalizado
GL Graus de liberdade
ECVI Índice de validação cruzada esperada
EP Erro padrão
GFI Índice de qualidade de ajuste
KMO Kaiser-Meyer-Olkin
MLE
Maximum Likelihood Estimation
NFI Índice de ajuste normado
NIP
New Involvement Profile
PII Personal Involvement Inventory
RMSEA Raiz do erro quadrático médio de aproximação
RMSR Raiz do resíduo quadrático médio
SEM
Structural Equation Modeling
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO................................................................................................19
1.1. Origem e Importância do Estudo ....................................................................19
1.1.1. Relevância Acadêmica ...................................................................................21
1.1.2. Relevância Gerencial......................................................................................23
1.2. Objetivos e Delimitação do Objeto de Estudo.................................................24
1.3. Organização do Estudo ..................................................................................24
2. REVISÃO DE LITERATURA...........................................................................26
2.1. Endosso de Celebridades...............................................................................26
2.1.1. Endosso de Celebridades do Esporte ............................................................32
2.1.2. Teoria de Credibilidade e Atratividade da Fonte.............................................35
2.1.3. Escala Source Credibility................................................................................36
2.2. Envolvimento do Consumidor .........................................................................37
2.2.1. Envolvimento do Consumidor com o Produto.................................................40
2.2.1.1. Mensuração do Envolvimento do Consumidor com o Produto .......................41
2.2.1.1.1.Escalas Personal Involvement Inventory e Involvement Profile....................41
2.2.1.1.2.Escala New Involvement Profile ...................................................................45
2.2.1.1.3.Escala Personal Involvement Inventory Revisada........................................45
2.2.2. Envolvimento do Consumidor com o Esporte.................................................46
2.2.2.1. Mensuração do Envolvimento do Consumidor com o Esporte .......................47
2.2.2.1.1.Escala Sports Involvement Inventory ...........................................................48
2.3. Intenção de Compra do Consumidor ..............................................................49
2.3.1. Endosso e Intenção de Compra .....................................................................50
2.3.2. Envolvimento e Intenção de Compra..............................................................52
2.3.3. Mensuração da Intenção de Compra..............................................................54
2.4. Síntese das Principais Referências ................................................................55
3. MÉTODO........................................................................................................57
3.1. O Problema e as Perguntas do Estudo...........................................................57
3.2. Unidade de Análise do Estudo........................................................................57
3.2.1. Variáveis Dependentes e Independentes .......................................................57
3.3. Natureza do Estudo e Método de Pesquisa....................................................58
3.4. Modelo Conceitual e Hipóteses ......................................................................58
3.4.1. Hipóteses relativas à Credibilidade da Fonte..................................................59
3.4.2. Hipóteses relativas ao Gênero do Consumidor ..............................................60
3.4.3. Hipóteses relativas ao Envolvimento do Consumidor com o Esporte.............61
3.4.4. Hipóteses relativas ao Envolvimento do Consumidor com o Produto.............62
3.5. Operacionalização das Variáveis....................................................................63
3.5.1. Variáveis Relativas à Credibilidade do Endossante........................................64
3.5.2. Variáveis Relativas ao Envolvimento com o Esporte......................................64
3.5.3. Variáveis Relativas ao Envolvimento com o Produto......................................65
3.5.4. Variáveis Relativas à Intenção de Compra.....................................................65
3.6. Estímulo das Respostas .................................................................................66
3.6.1. Categorias de Produtos ..................................................................................66
3.7. População e Amostra......................................................................................68
3.7.1. População-Alvo...............................................................................................68
3.7.2. Amostra ..........................................................................................................68
3.8. Coleta de Dados e Instrumento de Pesquisa..................................................69
3.8.1. Método de Coleta de Dados ...........................................................................69
3.8.2. A Coleta de Dados..........................................................................................69
3.8.3. Instrumento de Coleta de Dados ....................................................................71
3.9. Análise de Dados............................................................................................72
3.9.1. Análise Descritiva ...........................................................................................73
3.9.2. Análise Fatorial Exploratória (EFA).................................................................74
3.9.3. Análise Fatorial Confirmatória (CFA) ..............................................................75
3.9.4. Modelagem de Equações Estruturais (SEM)..................................................77
4. RESULTADOS ...............................................................................................79
4.1. Estatísticas Descritivas da Amostra................................................................79
4.2. Operacionalização das Escalas e Construtos.................................................81
4.2.1. Envolvimento com o Esporte ..........................................................................81
4.2.1.1. Unidimensionalidade da escala ......................................................................81
4.2.1.2. Dimensões Afetiva e Cognitiva .......................................................................81
4.2.1.3. Confiabilidade da escala.................................................................................84
4.2.1.4. Validade nomológica da escala ......................................................................84
4.2.1.5. Escore do Envolvimento com o Esporte .........................................................86
4.2.1.6. Efeito das variáveis demográficas no envolvimento com o esporte................86
4.2.1.6.1.Relação entre Gênero e Envolvimento com o Esporte.................................88
4.2.1.6.2.Relação entre Faixa Etária e Envolvimento com o Esporte..........................89
4.2.1.6.3.Relação entre Gênero, Faixa Etária e Envolvimento com o Esporte............89
4.2.1.6.4.Efeito da Variável Gênero na Escala de Envolvimento com o Esporte ........90
4.2.2. Envolvimento com o Produto - Personal Involvement Inventory.....................92
4.2.3. Teste da Escala por Produto ..........................................................................93
4.2.4. Confiabilidade da escala.................................................................................96
4.2.5. Escore do Envolvimento com o Produto.......................................................101
4.2.5.1. Diferenças no Escore PII por Produto ..........................................................102
4.2.5.2. Distribuição de Freqüências do Escore PII por Produto ...............................104
4.2.5.3. Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por Produto .........................106
4.2.5.3.1.Diferenças do Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por Produto 106
4.2.5.4. Homocedasticidade do Escore PII................................................................107
4.3. Envolvimento com o Produto - New Involvement Profile ..............................110
4.3.1. Teste da Escala por Produto ........................................................................111
4.3.2. Confiabilidade da Escala NIP .......................................................................114
4.3.3. Discussão sobre a Confiabilidade da Escala NIP .........................................122
4.3.4. Análise da Validade das Dimensões da Escala NIP.....................................122
4.3.5. Discussão sobre a Validade Discriminante da Escala NIP ...........................125
4.3.6. Escore do Envolvimento com o Produto.......................................................126
4.3.6.1. Escore NIP por Dimensão e por Produto......................................................126
4.3.6.2. Escores NIP e PII comparados por Produto .................................................128
4.3.6.3. Operacionalização do Escore NIP Geral ......................................................128
4.3.6.3.1.Correlação entre as dimensões do Escore NIP Geral ................................129
4.3.6.3.2.Distribuição de Freqüências do Escore NIP Geral por Produto..................130
4.3.7. Convergência entre as escalas PII e NIP .....................................................131
4.4. Credibilidade da Fonte..................................................................................133
4.4.1. Análise do Modelo de Mensuração...............................................................133
4.4.1.1. Análise de Validade dos Construtos .............................................................137
4.4.2. Análise do Modelo Estrutural........................................................................139
4.5. Resultados do Teste das Hipóteses .............................................................142
4.5.1. Hipóteses Relativas à Credibilidade do Endossante ....................................142
4.5.2. Hipóteses Relativas ao Gênero ....................................................................143
4.5.3. Hipóteses relativas ao Envolvimento com o Esporte ....................................148
4.5.3.1. Interação dos Efeitos de Gênero e Envolvimento com o Esporte.................150
4.5.4. Hipóteses relativas ao Envolvimento com Produto.......................................154
4.5.4.1. Escala PII......................................................................................................154
4.5.4.2. Escala NIP ....................................................................................................159
4.5.5. Síntese dos Resultados do Estudo...............................................................163
5. CONCLUSÕES.............................................................................................164
5.1. Sumário do Estudo .......................................................................................164
5.2. Contribuições do Estudo...............................................................................166
5.2.1. Implicações Teóricas ....................................................................................166
5.2.1.1. Primeira Pergunta do Estudo........................................................................166
5.2.1.2. Segunda Pergunta do Estudo.......................................................................167
5.2.1.3. Terceira Pergunta do Estudo ........................................................................168
5.2.1.4. Quarta Pergunta do Estudo ..........................................................................169
5.2.2. Implicações Gerenciais.................................................................................170
5.3. Recomendações para Pesquisas Futuras ....................................................171
5.4. Limitações do Estudo....................................................................................172
REFERÊNCIAS.........................................................................................................175
19
1. INTRODUÇÃO
1.1. Origem e Importância do Estudo
Celebridades fazem parte da cultura popular, consumida pelo mercado de massa,
representando tanto produtos quanto inspiração para profissionais de marketing
(SOLOMON, 2002, p. 28). As celebridades são cada vez mais requisitadas para
gerar credibilidade e vendas dos mais variados produtos e marcas.
O endosso de celebridades, atividade que utiliza celebridades para promover
produtos em anúncios (SCHIFFMAN e KANUK, 1997), está crescendo, assim como
o valor médio pago a essas celebridades (AGRAWAL e KAMAKURA, 1995).
Anunciantes usam freqüentemente endossantes para divulgar produtos e serviços
(BATRA, MYERS e AAKER, 1996, p. 401) e a proliferação desse tipo de publicidade
sugere que os gerentes de marketing e os investidores consideram o endosso de
celebridades um componente importante da estratégia de marketing, apesar do
custo envolvido (AGRAWAL e KAMAKURA, 1995).
Os estudos realizados em 2006 pelo instituto de pesquisa Millward Brown Brasil,
empresa integrante do grupo Ibope, confirmam o crescimento da incidência do uso
de celebridades na propaganda. As celebridades estão presentes em 8% das
propagandas brasileiras e em 7% das propagandas norte-americanas. De acordo
com o mesmo estudo, Japão e China lideram esse ranking, apresentando índices de
23% e 20% respectivamente. No Reino Unido, gerentes de agências relatam que
20% de todas as campanhas de marketing utilizam o endosso de algum tipo de
celebridade (Erdogan e Drollinger, 2008).
Choi, Lee e Kim (2005) concluem que as celebridades nos anúncios na Coréia
aparecem com maior freqüência do que nos Estados Unidos. Os autores
constataram o uso de celebridades em 57% dos comerciais na Coréia, enquanto que
nos Estados Unidos, apenas 8,9% dos anúncios utilizaram celebridades no primeiro
período da pesquisa e 9,6% no segundo. Atores e atrizes formam o grupo que
apareceu com maior freqüência nos anúncios de ambos os países. Personalidades
da música e comediantes apareceram com maior freqüência do que figuras
esportivas na Coréia, enquanto que nos Estados Unidos, os atletas ficaram na
segunda posição.
20
Para Moorman (2006), o endosso de celebridades no mundo do esporte também
está crescendo. Celebridades esportivas emprestam seus nomes a vários produtos
como refrigerantes, sabonetes, gomas de mascar, carros, além de serviços
financeiros e de Internet. O endosso de produtos pode gerar rendimentos
significativos para os atletas profissionais e esses valores muitas vezes superam
seus próprios salários. De acordo com o IEG Sponsorship Report (2008), o gasto
com o endosso de celebridades do esporte alcançou 897 milhões de dólares nos
EUA em 2007, ou seja, 0,5% do total de gasto da indústria esportiva naquele país.
Martin e Bush (2000), afirmam que atletas e artistas famosos representam um papel
importante para os adolescentes. A pesquisa da Ipsos Marplan (2006) aponta que
49% dos entrevistados brasileiros acreditam no poder da sugestão dos ídolos e que
eles são capazes de influenciar adolescentes e crianças de forma positiva. A
pesquisa indica também que 59% têm admiração por um ou mais ídolos do esporte.
Ronaldinho Gaúcho, Ayrton Senna e Ronaldo estão entre os ídolos mais citados.
Esse aumento do uso de celebridades do esporte na publicidade também se deve
ao crescimento da indústria esportiva ao redor do mundo, inclusive no Brasil. A
indústria esportiva está crescendo mais rápido do que jamais visto e é atualmente
um negócio multibilionário (SHUART, 2007). Trata-se de uma grande indústria que
está crescendo nos EUA e ao redor do mundo (SHANNON, 1999). O esporte
movimenta mais de 1 trilhão de dólares por ano, sendo o futebol responsável por
250 bilhões desse montante (SAMBRANA, 2000). Em 2007, o setor esportivo
movimentou 213 bilhões de dólares nos Estados Unidos, o que representa mais do
que o dobro da cifra movimentada pela indústria automobilística ou sete vezes o
montante da indústria cinematográfica norte americana (IEG SPONSORSHIP
REPORT, 2008).
No Brasil, de acordo com o Dossiê do Esporte divulgado em 2006 pelo instituto
Ipsos Marplan, a indústria do esporte movimentou 37,1 bilhões de reais em 2005,
aproximadamente 1,95% do PIB brasileiro. Em 2000, esse valor era de 21,7 bilhões
de reais, o que representa um salto de 71% em 5 anos. A tendência estimada para a
indústria aponta uma movimentação de 55,9 bilhões de reais no ano de 2010.
O esporte é uma das maiores paixões do brasileiro e a sociedade está
demonstrando um interesse cada vez maior sobre o assunto (POZZI, 1996, p. 15).
21
Para Sauerbronn e Ayrosa (2002, p. 11) “o esporte é parte indissociável da vida
contemporânea e objeto de consumo de todos os espectros da sociedade brasileira”.
O presente estudo objetiva, de forma ampla, investigar em que medida o endosso de
celebridades do esporte é capaz de influenciar a intenção de compra dos
consumidores, ampliando a discussão deste tema na área de comportamento do
consumidor, bem como oferecendo contribuições gerenciais aos executivos de
marketing que pretendem utilizar o endosso de celebridades do esporte.
1.1.1.
Relevância Acadêmica
Vários estudos têm investigado as dimensões formadoras da credibilidade do
endossante (McGUIRE, 1969; OHANIAN, 1990) e a relação entre a credibilidade do
endossante e a intenção de compra (OHANIAN, 1990; 1991; SHUART, 2007;
GOLDSMITH, LAFFERTY e NEWELL, 2000; LA FERLE e CHOI, 2005; YOON, KIM
e KIM, 1998; PORNPITAKNAN, 2003).
A literatura oferece também escalas para mensurar o envolvimento do consumidor
com o produto (ZAICHKOWSKY, 1985 e 1994; LAURENT e KAPFERER, 1985a;
McQUARRIE e MUNSON 1987 e 1992; JAIN e SRINIVASAN, 1990), inclusive
adaptadas para o contexto brasileiro (FONSECA e ROSSI, 1998 e 1999; ROCHA,
1988; HEPP, 2006).
Outros estudos pesquisaram a efetividade de endossantes, famosos e
desconhecidos, ao promover produtos de diferentes níveis de envolvimento (PETTY,
CACIOPPO e SCHUMANN, 1983; KAHLE e HOMER, 1985; SCHAEFER e
KEILLOR, 1997; SALEEM, 2007, LEE e THORSON, 2008).
Alguns autores investigaram o envolvimento do consumidor com o esporte (WELLS
e TIGERT, 1971; DICKERSON e GENTRY, 1983; LASCU et al., 1995; SHANK e
BEASLEY, 1998, KO et al., 2008) e a influência da credibilidade do endossante para
consumidores com envolvimento com o esporte (SHUART, 2007).
Diversos autores recomendam pesquisas mais aprofundadas sobre endosso de
celebridades (OHANIAN, 1990; GOLDSMITH, LAFFERTY e NEWELL, 2000;
CARNEIRO, 2002; PORNPITAKNAN, 2003). Seno e Lukas (2005) alertam sobre a
existência de poucas pesquisas sobre o impacto da utilização de celebridades no
endosso de produtos. Batra, Myers e Aaker (1996, p. 406) afirmam que seria
importante testar a atração e a
expertise do endossante antes de decidir usá-lo.
22
Ohanian (1990) adiciona a confiabilidade como uma terceira dimensão da
credibilidade da celebridade endossante a ser investigada.
Carneiro (2002) recomenda incluir em estudos futuros sobre endosso, variáveis de
comportamento como a intenção de compra, além de estudos
cross-section,
contemplando produtos e/ou serviços, marcas, indústrias e endossantes distintos.
Goldsmith, Lafferty e Newell (2000) sugerem que pesquisas futuras investiguem a
relação da credibilidade corporativa e do endossante no contexto de produtos de alto
e baixo envolvimento. La Ferle e Choi (2005) sugerem o estudo do impacto de
variáveis demográficas, como idade e gênero, ao testar a influencia do endosso de
celebridades.
Sauerbronn e Ayrosa (2002) relatam que existem poucos estudos sobre consumo do
esporte, apesar da clara importância da indústria. Costa et al. (2008) também
evidenciam a necessidade de mais estudos acadêmicos sobre o esporte. Nesse
sentido, Shank e Beasley (1998) sugerem a validação da escala
Sport Involvement
Inventory
, desenvolvida por eles, em contextos internacionais.
No contexto brasileiro, Fonseca e Rossi (1998) alertam sobre o número restrito de
pesquisas sobre envolvimento no Brasil e sugerem a utilização da escala de Jain e
Srinivasan (1990) para reforçar sua validação ou mesmo para o desenvolvimento de
outras escalas sobre o envolvimento do consumidor com o intuito de dar
continuidade às pesquisas na área. Rocha (1988) sugere o desenvolvimento de
pesquisas sobre a influência do envolvimento do consumidor no processo decisório,
na busca por informações e na extensão da influência de grupos de referência.
Hepp (2006) sugere a validação da escala de Zaichkowsky (1994) através de uma
técnica estatística mais sofisticada. Vieira (2009) observa que a área de marketing e
o cenário nacional carecem de estudos do processo de avaliação de variáveis
moderadoras, mediadoras e moderadora-mediadora. Segundo o autor, apenas 4%
dos 790 trabalhos publicados em marketing no Brasil abordaram o assunto.
Schaefer e Keillor (1997) ressaltam que poucos estudos empíricos abordaram a
relação entre endosso e envolvimento dos consumidores.
Ohanian (1990), que desenvolveu e testou o modelo
Source Credibility, relacionando
atratividade,
expertise e confiabilidade da fonte, conclui que as dimensões do
modelo, em conjunto com dados demográficos e psicográficos, podem ser utilizadas
para prever a intenção de compra e atitudes em relação a produtos específicos.
23
Além disso, a autora sugere pesquisas futuras sobre a influência da credibilidade
das celebridades na intenção de compra de produtos de alto envolvimento em
oposição aos de baixo envolvimento. Pornpitakpan (2003) sugere a validação da
escala de Ohanian (1990) em outros países, incluindo a tradução para a língua
nativa dos respondentes.
Em estudo posterior, Ohanian (1991) propõe e testa a relação da credibilidade da
fonte com a intenção de compra e sugere novas pesquisas para investigar produtos
de vários níveis de envolvimento. La Ferle e Choi (2005) também sugerem o estudo
da credibilidade do endossante em categorias de produtos de alto e baixo
envolvimento.
Esse é justamente o hiato da literatura que o presente trabalho pretende preencher.
Mais especificamente, este estudo busca (1) identificar em que medida a
credibilidade da celebridade do esporte é capaz de influenciar a intenção de compra
dos consumidores; (2) em que medida o gênero é capaz de moderar o efeito do
endosso de uma celebridade do esporte na intenção de compra; (3) em que medida
o envolvimento do consumidor com o esporte é capaz de moderar o efeito do
endosso de uma celebridade do esporte na intenção de compra e (4) em que
medida o envolvimento do consumidor com o produto é capaz de moderar o efeito
do endosso de uma celebridade do esporte na intenção de compra.
1.1.2.
Relevância Gerencial
Além da contribuição acadêmica, a presente pesquisa também tem o intuito de
auxiliar os profissionais de marketing nas decisões de utilização de celebridades do
esporte como endossantes de produtos no mercado brasileiro e no desenvolvimento
de estratégias de comunicação mais efetivas. Afinal, contratar a celebridade
adequada para promover o produto é uma tarefa difícil e importante (CHOI, LEE e
KIM, 2005; TILL e BUSLER, 1998). Além disso, muitas empresas investem valores
significativos para contratar celebridades como endossantes de seus produtos
(SILVEIRA, MARCON e NASCIMENTO, 2007; HSU e Mc DONALD, 2002; BATRA,
MYERS e AAKER, 1996, p. 404; OHANIAN, 1990; BUSH et al
., 2004; LA FERLE e
CHOI, 2005; SCHAEFER e KEILLOR, 1997), pois acreditam que elas sejam porta-
vozes ideais para seus produtos e marcas (HSU e Mc DONALD, 2002). No Brasil
também são realizados contratos milionários com celebridades endossantes
(CARNEIRO, 2002).
24
Cronin (2003) afirma que escolher um porta-voz/endossante é umas decisões mais
importantes que um profissional de marketing ou publicitário precisa fazer. Apesar
do uso difundido de atletas que endossam produtos e marcas, faltam pesquisas
publicadas sobre a possível influência dos atletas em um mercado alvo (BUSH et al.,
2004). Finalmente, Pornpitakpan (2003) alerta que escolher uma celebridade como
endossante é uma decisão muito arriscada. É preciso uma ferramenta para
mensurar o impacto que essa pessoa pode gerar. E é aqui que reside a importância
da contribuição gerencial do presente estudo.
1.2. Objetivos e Delimitação do Objeto de Estudo
Esse estudo tem quatro objetivos principais:
a) Investigar em que medida a credibilidade da celebridade do esporte é capaz
de influenciar a intenção de compra dos consumidores, mediante a aplicação
da escala de mensuração de credibilidade do endossante proposta por
Ohanian (1990), adaptada para o contexto brasileiro;
b) Investigar o efeito moderador do gênero do consumidor na intenção de
compra de um produto endossado por uma celebridade do esporte;
c) Investigar o efeito moderador do envolvimento do consumidor com o esporte
na intenção de compra de um produto endossado por uma celebridade do
esporte;
d) Investigar o efeito moderador do envolvimento do consumidor com o produto
na intenção de compra de um produto endossado por uma celebridade do
esporte.
O presente estudo está circunscrito, portanto, às variáveis que podem influenciar ou
moderar a intenção de compra de um produto endossado por uma celebridade do
esporte, notadamente àquelas relativas à credibilidade do endossante, ao gênero do
consumidor, ao envolvimento do consumidor com o esporte e ao envolvimento do
consumidor com o produto.
1.3. Organização do Estudo
O presente estudo está estruturado em cinco partes do seguinte modo:
No primeiro capítulo, apresentam-se a origem, a importância, os objetivos, a
delimitação do objeto de estudo e a organização do estudo.
25
O segundo capítulo caracteriza-se pela apresentação do referencial teórico, onde se
discute o endosso de celebridades, o envolvimento do consumidor com o esporte, o
envolvimento do consumidor com o produto e a intenção de compra.
No terceiro capítulo, explicitam-se a metodologia adotada e as perguntas do estudo,
apresentam-se o modelo conceitual e as hipóteses, abordam-se as características
da amostra, além dos procedimentos utilizados para a coleta e análise dos dados.
No quarto capítulo são apresentados e discutidos os resultados obtidos a partir do
teste das hipóteses do presente estudo.
No quinto capítulo apresentam-se as conclusões, desvendando-se, a partir das
mesmas, novos campos para a realização de futuras pesquisas.
Por fim, são adicionadas as referências.
26
2. REVISÃO DE LITERATURA
As pessoas interagem com outros indivíduos no seu dia-a-dia. Dessa interação
surgem os grupos de referência que influenciam o comportamento do consumidor
direta e indiretamente. Para Schiffman e Kanuk (1997, p. 229), um grupo de
referência “é qualquer pessoa ou grupo que sirva como ponto de comparação (ou
referência) para um indivíduo na formação de valores, atitudes ou comportamento
tanto gerais quanto específicos. Do ponto de vista de marketing, são grupos que
servem como pontos de referência para os indivíduos nas suas compras ou
decisões de compra”. Ainda de acordo com os autores, as celebridades são
consideradas grupo de referência indireta, pois os indivíduos não têm contato direto
com este grupo. Este grupo é um dos principais tipos de apelos de grupo de
referência utilizados no marketing (SCHIFFMAN e KANUK, 1997).
2.1. Endosso de Celebridades
Para grande parte do público, “as celebridades representem a idealização da vida
que a maioria das pessoas imagina que gostaria de viver” (SCHIFFMAN e KANUK,
1997, p. 234). Celebridades são humanos, mas suas aparências e qualidades
freqüentemente personificam significados culturais similares aos dos produtos e das
marcas (CHOI e RIFRON, 2007).
São artistas, modelos e atletas promovendo produtos, serviços e idéias (KAMBITSIS
et al., 2002). Celebridades podem ser figuras do esporte, atores, músicos,
comediantes ou qualquer tipo de artista, além de personagens fictícios
promocionais, CEOs e pessoas do alto escalão das empresas. Recentemente,
políticos também começaram a se tornar garotos-propaganda (CRONIN, 2003).
Personagens de desenho animado como Fred Flintstone ou animais também podem
ser celebridades (MICIAK e SHANKLIN, 1994). De acordo com Schiffman e Kanuk
(1997, p. 234), as empresas podem usar celebridades para dar um testemunho, um
endosso, como ator em um comercial ou como porta-voz da empresa.
1. Testemunho: quando a celebridade já utilizou o produto e atesta sua qualidade,
citando seus benefícios.
2. Endosso: quando a celebridade empresta seu nome para promover produtos e
serviços nas quais elas podem ou não ser especialistas.
27
3. Ator: quando uma celebridade apresenta um produto ou serviço interpretando um
personagem.
4. Porta-voz: quando uma celebridade representa uma marca ou uma empresa por
um longo tempo, tornando-se intimamente associada à marca ou empresa.
O uso de celebridades como endossantes de produtos pode ser observado desde o
final do século XIX (ERDOGAN, 1999). Pessoas famosas emprestam sua
personalidade a marcas há muito tempo (RAJAGOPAL, 2006) e algumas
características de certas marcas derivam de características de seus endossantes
(LIU e CHEN, 2007). Esse tipo de estratégia publicitária está crescendo e se
tornando cada vez mais popular (CHOI, LEE e KIM, 2005; FRIEDMAN e
FRIEDMAN, 1979; SAWATARI, 2005; RAJAGOPAL, 2006; SALEEM, 2007, LIU e
CHEN, 2007).
Os consumidores muitas vezes compram produtos pelo que eles significam e não
pela sua utilidade funcional. Ao adquirir um produto, o consumidor pode fazer uma
afirmação sobre seu estilo de vida e sobre a pessoa que é ou gostaria de ser
(SOLOMON, 2002, p. 29). De acordo com Ferla e Silveira (2008), os benefícios
simbólicos que produtos e marcas proporcionam ao consumidor constituem um dos
motivos pelos os quais este os consomem. Na etapa exploratória em sua pesquisa,
um dos jovens entrevistados relatou que comprou o tênis anunciado por um atleta
por acreditar que poderia alcançar o mesmo desempenho esportivo que ele. Os
autores definem o consumo (p. 11) como “uma atividade de significados, ou seja, os
indivíduos compram e usam objetos com o objetivo de expressar opiniões, estilos e
a própria identidade”.
Segundo McCraken (1989, p. 310), “o endossante-celebridade é definido como
qualquer indivíduo reconhecido publicamente que usa esse reconhecimento em
nome de um produto ao aparecer com este em uma propaganda”. Friedman e
Friedman (1979) têm uma definição um pouco diferente, pois para os autores o
endossante-celebridade é um indivíduo famoso para o público por suas realizações
em outras áreas diferentes daquela da classe do produto endossado. Para Cronin
(2003), independe se as realizações são na categoria do produto endossado ou em
qualquer outra.
28
O endosso de celebridades se tornou um importante componente da estratégia de
comunicação de marketing no ambiente competitivo atual (ERDOGAN e BAKER,
1999). Segundo Shimp (1997, p. 364-365) são seis as ferramentas de comunicação
de marketing: venda pessoal, assessoria de imprensa, promoção de vendas,
marketing de patrocínio, comunicação no ponto de venda e publicidade e
propaganda. Shimp (1997) trata por marketing de patrocínio o que Kotler e Keller
(2006, p. 533) intitulam de eventos e experiências. Os autores também incluem o
marketing direto como outra forma que compõe o mix de comunicação de marketing.
O endosso de celebridades é uma das técnicas utilizadas pela ferramenta
publicidade e propaganda, cujo objetivo é informar aos consumidores sobre o
produto e a marca, além de influenciar na sua escolha (SHIMP, 1997). O endosso de
celebridades pode gerar valor tanto para um produto quanto para uma marca (SENO
e LUKAS, 2005).
Atrair a atenção dos consumidores é um desafio devido à existência do grande
número de mensagens publicitárias (BATRA, MYERS e AAKER, 1996, p. 220;
CHARBONNEAU e GARLAND, 2005). Um dos propósitos do uso de celebridades
para promover produtos é atrair a atenção para a marca ou para o produto
anunciado (KELLER e MACHADO, 2005; CHARBONNEAU e GARLAND, 2005;
ANDRADE, 2008). De fato, as celebridades possuem vários atributos que atraem e
mantêm a atenção do consumidor, facilitando uma comunicação efetiva de produtos
(SCHAEFER e KEILLOR, 1997). Anunciantes investem somas expressivas em
celebridades vinculadas e respeitadas pelo público alvo, que influenciam atitudes e
comportamentos dos consumidores em relação ao produto promovido por eles
(SHIMP, 1997), pois acreditam que as mensagens transmitidas por celebridades
atraem um alto nível de atenção e lembrança da marca de alguns consumidores
(OHANIAN, 1991).
Celebridades aumentam o apelo da propaganda (CRONIN, 2003). Friedman e
Friedman (1979) confirmam o apelo das celebridades ao concluir que, independente
do produto, o endosso de celebridades é mais efetivo para lembrança da marca e da
propaganda do que o uso de profissionais /
experts ou consumidores típicos nos
anúncios. Atkin e Block (1983) concluíram em seu trabalho que imagem do produto
tende a ser mais favorável quando uma celebridade o endossa, além disso,
29
celebridades geram uma lembrança do anúncio e da marca muito grande,
independente da categoria do produto.
Segundo Batra et al. (1996, p. 404), existem quatro tipos de endossantes:
celebridade,
expert, consumidor típico e anunciante. A celebridade tem a vantagem
de atrair a atenção do público e os ativos provenientes dessa fonte podem ser
transferidos para o produto. Celebridades não são consideradas
experts na maioria
dos casos, mas Michael Jordan, ex-jogador de basquete americano, por exemplo,
pode ser considerado uma celebridade e um
expert em tênis de basquete. Para Till e
Busler (1998), o endosso de Jordan tende a ser mais benéfico em produtos
relacionados à sua proeza atlética. Segundo Friedman e Friedman (1979) e
Schiffman e Kanuk (1997, p. 238), um endossante
expert é aquele indivíduo ou
grupo que detém um conhecimento superior da categoria do produto endossado. Tal
conhecimento pode ser obtido através de experiência, estudo ou treinamento. Cronin
(2003) compartilha dessa visão e acrescenta que essa
expertise é superior a de uma
pessoa comum. Garland, Charbonneau e Hercus (2006) utilizaram a categoria de
bebida esportiva em seu estudo sobre congruência do produto com quatro atletas
endossantes. Os autores observaram que, para os atletas utilizados na pesquisa, a
expertise é a dimensão antecedente mais forte de congruência.
Um
expert parece ser a melhor escolha quando o produto é técnico e os
consumidores precisam se sentir confiantes de que o produto pode ser consumido
com segurança, ou seja, em decisões de alto envolvimento (BATRA, MYERS e
AAKER,1996, p. 405). Biswas et al
. (2006) concluíram em seus estudos que para
produtos de alta tecnologia, o endosso de um
expert é percebido como mais efetivo
do que de uma celebridade ou de uma pessoa não-celebridade sem
expertise. A
magnitude desse efeito é ainda maior quando o consumidor é altamente informado
sobre o produto.
Os estudos de Baker e Churchill (1977) mostraram que o uso de indivíduos
fisicamente atrativos pode aumentar a efetividade dos anúncios publicitários. Os
consumidores só vão ignorar a aparência de um endossante se seu desempenho de
expertise for excepcional, do contrário, os consumidores preferem endossantes
atraentes (LIU, HUANG e MINGHUA, 2007). Till e Busler (1998) sugerem que a
expertise é uma dimensão mais importante do que a atração física.
30
Segundo Charbonneau e Garland (2005), os profissionais da propaganda da Nova
Zelândia acreditam que celebridades e atletas profissionais são eficazes como
endossantes. Porém, deve haver uma compatibilidade entre 4 fatores: a celebridade
ou o atleta profissional contratado como endossante, a marca endossada, a
mensagem da campanha publicitária e o público alvo. O endosso de celebridade é
mais eficiente quando há compatibilidade entre o produto endossado e o
endossante, ou seja, quando as características do endossante se assemelham às
características do produto endossado (KAHLE e HOMER, 1985; KAMINS, 1990).
Kahle e Homer (1985) nomearam essa compatibilidade entre o endossante e o
produto endossado de
Match-up Hypothesis.
Kahle e Homer (1985) constataram que a atitude em relação à intenção de compra
dos consumidores aumenta de acordo com a atratividade do endossante. Lee e
Thorson (2008) observam que a pesquisa de Kahle e Homer (1985) testou a
atratividade do endossante associado a um produto de beleza (barbeador
descartável) e não a um produto não relacionado à atratividade. Kamins (1990), em
sua pesquisa, manipulou a beleza física das celebridades endossantes e as
categorias de produtos e observou que endossantes mais atrativos impactam
positivamente na credibilidade do endossante e na atitude em relação ao anúncio
em comparação aos endossantes não atrativos. Segundo a pesquisa de Lee e
Thorson (2008), uma incongruência moderada entre a imagem da celebridade
endossante e a imagem do produto resulta em uma atitude mais favorável em
relação ao anúncio e em relação à marca, além de maior intenção de compra, do
que uma congruência completa ou incongruência extrema.
Segundo Liu e Chen (2007), a atratividade desempenha papel importante na
intenção de compra dos consumidores. De acordo com a pesquisa dos autores, a
atratividade do endossante é mais relevante na intenção de compra dos
consumidores do que a compatibilidade entre o endossante e o produto. Na
conclusão dos autores, um endossante fisicamente atrativo e pouco compatível com
o produto endossado é mais efetivo do que um endossante pouco atrativo e
altamente compatível com o produto endossado. Os autores também não
observaram diferenças estatisticamente significantes na intenção de compra ao
comparar endossantes de alto e médio grau de atratividade em produto de baixa
congruência com o endossante. Para os autores, uma excepcional
expertise pode
31
até ser suficiente para os consumidores ignorarem a aparência de um endossante,
porém, os consumidores preferem endossante com alta atratividade.
A atratividade também se mostrou importante em um contexto distinto. DeShields,
Kara e Kaynak (1996) constataram em sua pesquisa que vendedores com maior
atratividade física geram maior impacto na influencia da intenção de compra dos
consumidores do que vendedores não atrativos.
De acordo com Cronin (2003), anúncios com celebridades produzem mais respostas
positivas do que com não-celebridades, além de alcançarem índices mais positivos
em relação à imagem do produto, pois são percebidas como mais confiáveis,
competentes e ligeiramente mais atraentes. Segundo o autor, o impulso que as
celebridades dão nas vendas dos produtos que promovem é o maior benefício da
utilização de uma celebridade como endossante. Na pesquisa de Atkin e Block
(1983), a intenção de compra de consumidores expostos a anúncios com endosso
de celebridades mostrou-se um pouco maior do que os consumidores não expostos,
mas os autores não encontraram diferenças estatisticamente significantes que
comprovem tal resultado. De acordo com Schiffman e Kanuk (1997, p. 236), a
credibilidade da celebridade junto ao público é a vantagem mais importante que uma
celebridade traz a uma campanha publicitária. Segundo Pornpitakpan (2004), quase
todos os estudos sugerem que uma fonte com alta credibilidade é mais persuasiva
do que uma com baixa credibilidade em termos de mudança de atitude. O autor
destaca que são muito poucos os estudos que atestam o contrário ou que não
encontraram diferenças significativas entre a persuasão de fontes de alta e baixa
credibilidade.
Apesar de não garantir o aumento das vendas, atitudes positivas da celebridade ou
do atleta profissional, quando percebidas pelos consumidores, podem ser
transferidas para a marca, melhorando sua imagem (CHARBONNEAU e GARLAND,
2005). Os altos custos derivados da propaganda exibem a importância da
efetividade das mensagens transmitidas, traduzida pelo aumento do interesse do
consumidor pelo produto (SILVEIRA e AUSTAD, 2004).
O uso de endosso de celebridade também pode ser uma maneira efetiva de formar e
alterar imagens de marcas devido às imagens estabelecidas e conhecidas da
celebridade entre os consumidores, através da exposição repetida e difundida na
mídia de massa (CHOI e RIFRON, 2007). Porém, o endosso de celebridades
32
também apresenta riscos (CRONIN, 2003). Charbonneau e Garland (2005)
atestaram em sua pesquisa que, além dos custos significativos, os riscos de que as
ações e o estilo de vida do endossante possam provocar publicidade negativa
durante a campanha é uma das maiores preocupações dos publicitários da Nova
Zelândia ao contratar uma celebridade ou um atleta profissional. A queda na
popularidade e a superexposição podem ter efeitos na percepção do produto
endossado por uma celebridade (CRONIN, 2003). De acordo com o estudo de
Amos, Holmes e Strutton (2008), uma informação negativa sobre a celebridade é o
que causa maior impacto na efetividade nos anúncios. A imagem positiva das
celebridades pode ser transferida para o produto ou marca, porém, a negativa
também exerce o mesmo efeito.
Ao endossar muitos produtos, a eficácia da celebridade diminui (BATRA, MYERS e
AAKER, 1996, p. 404; MICIAK e SHANKLIN, 1994; TRIPP et al. 1994), mas não é
uma desqualificação automática (MICIAK e SHANKLIN, 1994). Para Charbonneau e
Garland (2005), a credibilidade e a persuasão do endossante podem diminuir com
múltiplos endossos, além disso, deve-se ter a consciência que o endossante pode
ofuscar a marca. De acordo com Tripp et al. (1994), se o número de produtos
endossados por uma celebridade aumenta, a atitude em relação ao anúncio e a
percepção dos consumidores em relação à credibilidade da celebridade se tornam
menos favoráveis.
Miciak e Shanklin (1994) argumentam que as celebridades têm a capacidade de
prender a atenção do consumidor e executivos acreditam que vale à pena correr o
alto risco de usá-las em anúncios publicitários. Segundo Ohanian (1991), para as
celebridades serem verdadeiramente efetivas, devem ter conhecimento, experiência
e qualidade para falar sobre o produto.
2.1.1. Endosso de Celebridades do Esporte
O esporte ocupa um espaço cada vez maior na economia e na esfera social das
sociedades modernas (PONS, MOURALI e NYECK, 2006). Inovação e tecnologia
auxiliaram o crescimento da indústria esportiva (SHUART, 2007). De acordo com
Shannon (1999), o marketing deve reconhecer o tamanho, a importância e o
potencial da indústria esportiva.
33
Os eventos esportivos e as transmissões ao vivo realizadas pela mídia ajudam a
transformar atletas em celebridades e
popstars (LIU, HUANG e MINGHUA, 2007).
Para Liu e Chen (2007), as transmissões de mídia de massa combinadas com o
crescimento de atividades esportivas têm contribuído para o aumento da
popularidade de atletas. Os atletas ocupam um lugar de destaque na mídia maior do
que o ocupado por artistas, cientistas, intelectuais, políticos e empresários, além
disso, possuem empatia com o público e são capazes de vender quase tudo (MELO
NETO, 2000, p. 195).
Para Melo Neto (1995), o atleta vitorioso e bem sucedido é o melhor produto, pois
seu talento é interpretado pelo consumidor como “alta qualidade, alta
performance e
garantia de sucesso.” (p. 165-166). Na pesquisa desenvolvida por Shuart (2007),
75% dos 120 estudantes respondentes indicaram ao menos um atleta famoso como
herói esportista e admitiram que, em alguns casos, essa pessoa influencia seu
comportamento. Diante disso, os esportistas são uma das celebridades mais
populares usadas para endosso na publicidade (CHOI e RIFRON, 2007).
A proliferação do endosso com atletas é visível (LIU, HUANG e MINGHUA, 2007).
Eles estão mais presentes nas comunicações de marca entre todas as categorias de
celebridades, com destaque para os jogadores de futebol (ANDRADE, MAZZON e
KATZ, 2006). O jogador inglês David Beckham, que atua nos Estados Unidos,
celebrou, em 2004, um contrato entre 30 e 50 milhões de dólares para endossar
produtos de barbear (THOMASELLI, 2004). De acordo com Fullerton e Merz (2008)
o endosso é a estratégia mais comum utilizada no marketing esportivo devido ao
impacto que pode ser gerado.
Tiger Woods, golfista americano, foi contratado por empresas líderes de
determinados setores para endossar seus produtos (ALLEYNE, 2002). De acordo
com Kambitsis et al. (2002), Michael Jordan fatura cerca de 40 milhões de dólares
por ano devido a contratos de endossos realizados com empresas líderes de
mercado. Jordan causou impacto no valor das ações das cinco empresas que
detinham contratos de endosso com ele no período em que surgiram rumores sobre
sua volta às quadras. O aumento foi em torno de três bilhões de dólares
(CRAWFORD e NIENDORF, 1999). Woods e Jordan foram os mais populares
endossantes para vários produtos diferentes devido às suas imagens carismáticas e
carreiras extraordinárias (CHOI e RIFON, 2007). Estima-se que a Nike, marca
34
contratante dos dois atletas, desembolsou cerca de 1,4 bilhões de dólares entre os
anos de 2003 e 2004 com o endosso de celebridades (SHUART, 2007).
Silveira, Marcon e Nascimento (2007) estudaram o impacto do uso da estratégia do
endosso de celebridades do esporte nos resultados econômicos e de mercado de
algumas empresas de capital aberto e constataram que o mercado reage
favoravelmente ao uso de celebridades em campanhas publicitárias e o
desempenho das empresas, em geral, tende a melhorar. Além disso, a pesquisa dos
autores demonstrou que quando uma notícia negativa em relação ao endossante é
divulgada, o preço das ações das empresas que utilizam o endossante, tende a cair,
pois a notícia negativa pode influenciar no fascínio exercido pela celebridade e no
apelo pela marca endossada por ela. Os estudos foram realizados após a derrota do
Brasil para a França na Copa do Mundo de 2006. Os resultados demonstraram que
7 das 8 empresas que utilizavam um ou mais atletas da seleção brasileira em suas
campanhas publicitárias apresentaram queda no preço de suas ações após a
desclassificação da seleção brasileira pelos franceses.
Além de Jordan, Woods e Beckham, existem vários outros exemplos de atletas que
são contratados para endossar produtos, inclusive brasileiros. O jogador Kaká,
atualmente no clube Real Madrid da Espanha, é garoto-propaganda das marcas
Giorgio Armani, Adidas, Guaraná Antarctica e Gillette. Tiger Woods, o tenista Roger
Federer e o jogador francês de futebol Thierry Henry também endossam produtos da
marca Gillette ao lado de Kaká. O faturamento de Kaká, por conta dos endossos,
está entre seis e oito milhões de reais (RIBEIRO 2007).
Melo Neto (1995), baseado na revista Meio e Mensagem, lista os principais cuidados
que o patrocinador deve ter ao contratar um atleta para divulgar marcas e produtos:
(a) perfeita adequação entre o endossante e o produto que se pretende anunciar; (b)
checagem da credibilidade ou do poder de convencimento e de comunicação do
atleta; (c) buscar informações sobre a imagem do atleta junto ao público-alvo do
produto; (d) evitar o uso de atletas temperamentais ou explosivos; (e) verificar o
resultado de campanhas anteriores endossadas pelo mesmo atleta e se ele já
endossou produtos semelhantes.
Bush et al. (2004) e Atkin e Block (1983) recomendam que atletas sejam
considerados como porta-vozes para os produtos se o objetivo é atingir os
adolescentes, pois celebridades esportistas são importantes para os adolescentes
35
ao fazerem a escolha de uma marca e falarem sobre essas marcas positivamente
(BUSH et al
., 2004). Atkin e Block (1983) acrescentam que o endosso de
celebridades parece ser um fator relevante para avaliar produtos e anúncios para os
adolescentes e sugerem que os jovens podem ser mais sensíveis à influência de
celebridades. Jovens tendem a respeitar personalidades do entretenimento e atletas,
portanto, a celebridade pode ser altamente efetiva para influenciar as atitudes desse
grupo. Personalidades esportivas locais são particularmente apelativas devido à
lealdade dos fãs por times locais (MICIAK e SHANKLIN, 1994).
Shuart (2007) afirma que homens parecem ser mais influenciados a comprar
produtos endossados por celebridades do esporte do que mulheres. Porém,
segundo o estudo de Bush et al. (2004), meninas espalham mais boca-a-boca
positivo sobre uma marca ou produto endossado pelo seu atleta preferido do que
meninos. Apesar de Ohanian (1991) não ter observado diferenças entre gêneros na
intenção de compra em relação a influência do endosso de celebridades, La Ferle e
Choi (2005) sugerem o estudo do impacto de variáveis demográficas, como idade e
gênero, ao testar a influencia do endosso de celebridades. Sauerbronn (2003)
abordou em sua pesquisa a diferença de consumo entre gêneros e relata que essa
discussão é pouco recorrente no meio acadêmico. Hawkings et al. (2007, p. 210-
211), afirma que o gênero é um dos fatores individuais determinantes na mudança
de atitude e adiciona que as características individuais e situacionais interagem com
as características da comunicação para determinar a eficácia.
2.1.2. Teoria de Credibilidade e Atratividade da Fonte
Hovland, e Weiss (1951, apud WAGNER, REPPOLD FILHO e NIQUE, 2007)
analisaram os efeitos da fonte de comunicação. Os autores testaram,
simultaneamente, a confiabilidade e a
expertise da fonte de forma explícita e
implícita, respectivamente. Como resultado, concluíram que a mensagem transmitida
por uma fonte confiável ocasionaria uma mudança de atitude por parte do receptor
logo após o recebimento da mensagem. Já na pesquisa de Hovland, Janis e Kelly
realizada poucos anos depois (1953,
apud WAGNER, REPPOLD FILHO e NIQUE,
2007), a dimensão
expertise se torna explícita e os autores argumentam que são
duas as dimensões que influenciam a credibilidade da fonte:
expertise e
confiabilidade, gerando a teoria de credibilidade da fonte.
36
Baseado nos estudos de Kelman de 1961, McGuire (1969,), por sua vez, adiciona
uma dimensão e afirma que as características da fonte que agregam impacto
persuasivo à mensagem seriam: credibilidade, atratividade e controle. Esses três
tipos de características levam à mudança de atitude através de três modos
psicológicos distintos: internalização, identificação e complacência.
No processo de internalização, a credibilidade é a característica chave da fonte. A
fonte é percebida como confiável pelo receptor da mensagem e como possuidora de
expertise Dessa forma, o receptor captaria os argumentos da fonte, os internalizado
através de um aprendizado, e integrando as conclusões da fonte em suas crenças e
sistemas de valores internos. A mudança de atitude do receptor poderia ser
percebida verbalmente e em seus comportamentos, mesmo que o receptor não se
lembrasse mais da fonte original da mensagem. McGuire (1969) acrescenta que
estudos que comprovam que a credibilidade afeta a mudança de atitude geralmente
falham em demonstrar que essa característica também impacta no aprendizado da
mensagem.
O processo de identificação decorreria da atratividade da fonte, que corresponde
não apenas à beleza física, mas também à similaridade, familiaridade ou à atração
do receptor da mensagem pela fonte. O receptor da mensagem adota a postura
indicada pela fonte. Diferentemente da internalização, a mudança e manutenção da
atitude do receptor no processo de identificação depende da constante transmissão
da mensagem pela fonte e identificação do receptor com esta fonte.
Por fim, o processo de complacência é a forma mais fria de mudança de atitude
segundo o autor. Depende da força da fonte para impor sua mensagem aos
receptores. O receptor, porém, mesmo modificando sua atitude, não está
comprometido com essa mudança, agindo de uma nova maneira devido à força
imposta pela fonte. A manutenção dessa mudança de atitude por parte do receptor
depende do poder da fonte, da preocupação com a conformidade e do
monitoramento da submissão do receptor. Sem isso, a mudança de atitude, nesse
caso, voltaria a ser aquela anterior.
2.1.3. Escala Source Credibility
Os trabalhos seminais de Hovland, Janis e Kelly (1953, WAGNER, REPPOLD
FILHO e NIQUE, 2007) e McGuire (1969) foram importantes para a criação da
37
escala Source Credibility, proposta e testada por Ohanian (1990, 1991). A autora
propôs uma escala com três dimensões formadoras da credibilidade do endossante:
atratividade, confiabilidade e expertise. A autora realizou a validação da escala
através da aplicação de 360 questionários, confirmando a confiabilidade das
dimensões, responsáveis pela explicação de 90% da variação da credibilidade.
Para Ohanian (1990), a atratividade está mais relacionada à beleza física do
endossante. Confiabilidade refere-se à segurança do consumidor em transmitir
informações de maneira objetiva e honesta por parte do endossante. Depende do
grau de segurança da fonte ao transmitir a mensagem e da aceitação do receptor.
Expertise é o conhecimento que o endossante transmite ao apoiar a mensagem do
anúncio.
Shuart (2007), que utilizou a escala de Ohanian em seus estudos, afirma que a
autora “levou a pesquisa de endosso de celebridades para o mais alto nível,
desenvolvendo um instrumento confiável e válido capaz de medir as três maiores
influências da efetividade de um endossante”. Garland, Charbonneau e Hercus
(2006) reforçaram a eficácia e robustez da escala de credibilidade da fonte de
Ohanian (1990) no contexto
cross-cultural e de marketing esportivo. Os autores
afirmam que a escala pode ser utilizada em outros países e, também, em outros
contextos, não somente o esportivo. La Ferle e Choi (2005) testaram o modelo de
Ohanian (1991) na Coréia do Sul e observaram que, apesar da escala
Source
Credibility
ter sido criada a partir de teorias e escalas americanas, é possível usá-la
e adaptá-la a outras culturas. Para as autoras, “a roda não precisa ser sempre
reinventada para produzir resultados úteis”. Amos, Holmes e Strutton (2008)
sugerem, no entanto, que a credibilidade do endossante pode ser composta de mais
dimensões além da atratividade, expertise e confiabilidade.
2.2. Envolvimento do Consumidor
O estudo sobre envolvimento se tornou parte da área de marketing e,
especificamente, da área de comportamento do consumidor a partir dos estudos de
Krugman em 1967. Com o aumento de pesquisas na área de comportamento do
consumidor nos anos 80, a conceitualização e a mensuração do envolvimento dos
consumidores tornaram-se foco de atenção de pesquisadores (MICHAELIDOU e
DIBB, 2006), transformando o tema em uma preocupação central na área de
38
pesquisa do consumidor (JAIN e SRINIVASAN, 1990; McQUARRIE e MUNSON,
1987).
Existem várias aplicações diferentes do termo “envolvimento” na literatura e isso
pode ser conseqüência das diversas definições e medições do envolvimento
(ZAICHKOWSKY, 1985). Entretanto, apesar da existência de diversas definições
para envolvimento, existe certo consenso de que o alto grau de envolvimento
significa relevância ou importância pessoal (GREENWALD e LEAVITT, 1984).
Para Engel (2000, p. 161), envolvimento é o grau de relevância pessoal percebida
de um produto ou serviço em um determinado contexto. Para Kotler e Keller (2006,
p. 197-198), “o envolvimento do consumidor pode ser definido em termos de seu
nível de engajamento e processamento ativo em resposta a um estímulo de
marketing”. Segundo Czinkota (2001, p. 148), “o envolvimento é uma questão de
grau - quão relevante ou central é um produto”. A definição de envolvimento mais
presente na literatura é a proposta por Zaichkowsky (1985, p. 342): “A relevância
percebida de um objeto baseada nas necessidades, valores e interesses inerentes à
pessoa.
”
Outros autores utilizam a mesma definição (CELSI e OLSON, 1988; SOLOMON,
2002, p. 101; FONSECA e ROSSI, 1998; BAUER, SAUER e BECKER, 2006).
Em 1977, Houston e Rothschild desenvolveram o Paradigma
S-O-R (stimulus,
organism
e response). Para os autores, existiriam três tipos de envolvimento:
situacional, duradouro e de resposta. O envolvimento externo do indivíduo, gerado a
partir de uma situação específica como o preço do produto e similaridade entre os
concorrentes, é denominado envolvimento situacional; o envolvimento interno, que
pode ser função de uma experiência passada, é denominado duradouro; e o
envolvimento gerado a partir da combinação desses dois envolvimentos
apresentados é denominado envolvimento de resposta.
Zaichkowsky (1986) propôs a existência de três tipos de envolvimento: com a
propaganda, com o produto e com a decisão de compra.
O envolvimento com a propaganda, também denominado envolvimento mensagem-
resposta por Solomon (2002, p. 103), diz respeito ao nível de atenção despendida
ao anúncio (WRIGHT, 1973). O envolvimento com o produto refere-se ao nível de
interesse de um consumidor por determinado produto (SOLOMON, 2002, p. 103). O
39
envolvimento com a compra diz respeito às diferenças na compra de um mesmo
objeto em diferentes contextos (SOLOMON, 2002, p. 103). Para Hawkins et al.
(2007), o envolvimento com a compra “é o nível de preocupação ou interesse
relacionado ao processo de compra iniciado pela necessidade de considerar uma
compra específica”. Quester e Lim (2003) reconhecem que o envolvimento com
produto é diferente do envolvimento com a compra.
A Figura 1 a seguir demonstra a conceituação de envolvimento de acordo com
Zaichkowsky (1986).
Figura 1 - Conceito de Envolvimento por Zaichkowsky (1986)
Fonte: Zaichkowsky (1986, p. 6) / Traduzido em Solomon (2001, p. 101)
Segundo a autora, as variáveis que antecedem o envolvimento podem ser
categorizadas em três fatores relacionados às características das pessoas, dos
estímulos e da situação. O sistema de valores inerente à pessoa em conjunto com
suas experiências únicas determina se a pessoa está envolvida com um objeto
específico. As diferenças das características físicas dos estímulos referem-se ao tipo
de mídia, conteúdo ou variações da categoria do produto anunciado. Em relação às
características situacionais, um consumidor que está pensando em comprar um
carro presta atenção aos anúncios de carros e apresenta alto grau de envolvimento.
40
Desta forma, a importância de um produto depende dos valores pessoais e
necessidades do indivíduo em um determinado momento (ZAICHKOWSKY, 1986).
Engel et al. (2000, p. 161) afirma que “o grau de envolvimento pessoal é o fator mais
importante que molda o comportamento do processo decisório que será seguido”.
Quester e Smart (1998) relatam que o comportamento do consumidor é influenciado
pelo nível de envolvimento com o produto e pela situação de consumo antecipada.
2.2.1. Envolvimento do Consumidor com o Produto
O grau de envolvimento é um dos fatores que influenciam a efetividade do endosso
de celebridades (ERDOGAN, 1999). Para Saleem (2007), as celebridades podem
tornar o processo de comunicação mais efetivo se usadas conforme o envolvimento
do consumidor.
Solomon (2002, p. 102) afirma que o grau de envolvimento de uma pessoa varia da
falta de interesse absoluta em um estímulo de marketing à obsessão. A extremidade
inferior pode ser categorizada pela inércia e a superior, pela intensidade apaixonada.
A paixão por pessoas famosas demonstra um envolvimento máximo.
Petty, Cacippo e Schumann (1983) realizaram uma pesquisa com universitários a
partir de anúncios com celebridades e não-celebridades e concluíram que, em
anúncios de produtos de baixo envolvimento, o endosso de celebridades é mais
eficaz do que de não-celebridades, além da lembrança da marca ser maior. Porém,
em anúncios de produtos de alto envolvimento, o endosso de celebridades não
resulta em mudanças na atitude dos consumidores. Nesse caso, as informações
contidas no anúncio são determinantes na avaliação do produto.
Saleem (2007) estudou o efeito do uso de uma ou várias celebridades em anúncios
de produtos de alto e de baixo envolvimento. A autora constatou o impacto positivo
que o endosso causa na percepção dos consumidores em anúncios de produtos de
baixo envolvimento.
O envolvimento do consumidor com um produto aumenta a lembrança da categoria
do produto anunciado (PETTY et al., 1983; KAHLE e HOMER, 1985). A lembrança
da marca de produtos de alto envolvimento também é maior do que de produtos de
baixo envolvimento (PETTY et al., 1983). Para Kahle e Homer (1985), a atratividade
do endossante é o fator responsável pelo aumento da lembrança da marca.
41
Para Michaelidou e Dibb (2006) os antecedentes do envolvimento com o produto
parecem variar de acordo com a categoria do produto, por isso defendem a
necessidade de considerar o envolvimento como um fenômeno que varia conforme a
categoria do produto. De acordo com Schiffman e Kanuk (1997, p. 154), “o nível de
envolvimento de um consumidor depende do grau de aplicabilidade pessoal que o
produto apresente para ele”. Compras de alto envolvimento são aquelas com alto
risco envolvido e, portanto, provocam um processamento maior de informação. Um
automóvel e um xampu anticaspa podem representar compras de alto envolvimento.
O primeiro produto, pelo alto risco financeiro envolvido e o segundo, pelo alto risco
social.
Zaichkowsky (1994) destaca que a maioria dos procedimentos de validação de
escalas de envolvimento diz respeito ao envolvimento com o produto, apesar das
escalas englobarem todos os três tipos de envolvimento. Bienstock e Stafford (2006)
utilizaram a escala revisada de Zaichkowsky (1994) para investigar o envolvimento
dos consumidores em serviços. Os serviços de mecânico, empregada doméstica,
banco, restaurante, dentista e cabeleireiro foram avaliados.
2.2.1.1. Mensuração do Envolvimento do Consumidor com o Produto
Várias escalas foram construídas a fim de mensurar o envolvimento dos
consumidores, o que demonstra a complexidade de medi-lo (FONSECA e ROSSI,
1998). Em 1985, Zaichkowsky desenvolveu a escala Personal Involvement
Inventory. No mesmo ano, Laurent e Kapferer desenvolveram uma escala
denominada Involvement Profile. A partir da análise de algumas escalas de
mensuração do envolvimento com o produto, entre elas as duas escalas
mencionadas, Jain e Srinivasan (1990) propuseram e validaram a escala New
Involvement Profile.
2.2.1.1.1. Escalas Personal Involvement Inventory e Involvement Profile
Segundo Fonseca e Rossi (1998), as escalas construídas por Zaichkowsky e
Laurent e Kapferer, ambos em 1985, forma “um marco no desenvolvimento
metodológico do conceito de envolvimento e sua mensuração”. McQuarrie e Munson
(1987) também destacam em seu trabalho a grande contribuição realizada por esses
autores ao tema. Porém, os construtos apresentam conceitos diferenciados.
Zaichkowsky (1985) mede o estado de envolvimento, apresentando, portanto,
42
apenas uma dimensão na escala. Laurent e Kapferer (1985a) medem o traço, a
característica de envolvimento da pessoa, por isso constroem perfis de
envolvimento, a partir de uma escala multidimensional.
A escala
Personal Involvement Inventory desenvolvida por Zaichkowsky (1985) é
bipolar, composta por 20 itens, que gera uma única pontuação correspondente ao
nível de envolvimento do consumidor. A escala pode ser utilizada para medir o
envolvimento com a propaganda, com o produto ou com a decisão de compra,
bastando modificar algumas palavras nas instruções do questionário. Para a autora,
uma medida de envolvimento, independente do comportamento gerado a partir
desse envolvimento, deveria servir para ser utilizada em várias pesquisas e ser
sensível às áreas que afetam o grau de envolvimento da pessoa.
Laurent e Kapferer (1985a) desenvolveram a escala Consumer Involvement Profile
(CIP), a partir do estudo com 207 franceses e 14 categorias de produtos. Os autores
argumentam que os consumidores diferem não apenas no grau de envolvimento,
mas também no tipo de envolvimento, por isso não seria possível expressar o
envolvimento do consumidor através de uma única pontuação, pois cada dimensão
da escala gera uma pontuação distinta. Segundo os autores, a relação entre o
consumidor e a categoria de um produto é melhor entendida a partir de um perfil e
afirmam que utilizar uma escala unidimensional para observar o envolvimento do
consumidor com uma categoria de produtos não é possível, pois uma dimensão não
é capaz de prever totalmente uma conseqüência comportamental (LAURENT e
KAPFERER, 1985b).
Para os autores, o comportamento do consumidor depende dos antecedentes do
envolvimento. Cada uma das quatro dimensões do
Involvement Profile representa
um antecedente do envolvimento: (a) importância percebida diz respeito ao
significado pessoal do produto; (b) a probabilidade de risco refere-se às
conseqüências negativas de se fazer uma escolha equivocada e à probabilidade de
se cometer tal escolha; (c) o valor simbólico diz respeito ao valor atribuído pelo
consumidor ao produto, à compra ou ao consumo; e (d) o valor hedônico refere-se
ao apelo emocional e à habilidade do produto provocar prazer e afeto.
Apesar de não existir uma correspondência exata entre as dimensões da escala
Involvement Profile e os três tipos de envolvimento do paradigma de Houston e
Rothschild (1977), é possível fazer associações. As dimensões relevância e prazer
43
poderiam ser associadas ao envolvimento duradouro. O valor simbólico e o risco
percebido são dimensões mais difíceis de classificar. Alguns produtos possuem
riscos em qualquer circunstância e seriam associados ao envolvimento duradouro,
porém, outros produtos possuem riscos de caráter temporário, dependentes da
situação, sendo assim, estariam relacionados ao envolvimento situacional. Da
mesma forma, alguns produtos possuem um valor simbólico duradouro, enquanto
outros só têm valor simbólico na presença de outros produtos relevantes (LAURENT
e KAPFERER, 1985a).
Os autores adicionam que o envolvimento com o produto é diferente do
envolvimento com a compra de um produto, pois o primeiro é duradouro, enquanto o
segundo pode ser apenas situacional. Comprar uma garrafa de champanhe para
receber amigos é um exemplo de envolvimento situacional, pois a marca escolhida
ou o preço do produto pode ter impacto na identidade da pessoa (LAURENT e
KAPFERER, 1985b).
Em pesquisa posterior utilizando 20 diferentes categorias de produto, Laurent e
Kapferer (1985b) separaram o fator de probabilidade de risco em dois, adicionando
uma nova dimensão à escala. A dimensão importância percebida foi renomeada
como interesse. Os autores alertam que, em algumas categorias de produto, duas
dimensões podem se unir na escala: interesse e prazer. No estudo dos autores,
essa união ocorreu na categoria de alimentos.
Quester e Lim (2003), ao testar a escala CIP com os produtos tênis e caneta
esferográfica, observaram que as dimensões interesse e prazer resultaram em uma
única dimensão para o produto tênis. Para o produto caneta esferográfica, valor
simbólico e prazer resultaram em uma única dimensão.
Na pesquisa de Rodgers e Schneider (1993), que testou a escala CIP em quatro
categorias de produtos (equipamentos eletrônicos, gravadores de áudio, carros e
roupas), a união das dimensões importância e prazer foi observada em todos estes
produtos. Os autores sugerem que não há distinção entre essas duas dimensões, ao
menos para consumidores americanos. Os autores sugerem ainda que mais
investigações sobre o assunto devem ser realizados na cultura americana e, se essa
união entre as dimensões interesse e prazer for confirmada, a escala de Laurent e
Kapferer (1985a) poderia ser considerada dependente da cultura onde a pesquisa é
realizada.
44
Laurent e Kapferer (1985b) adicionaram em sua pesquisa uma sugestão de
segmentação de mercado a partir da escala desenvolvida. Através de uma análise
de cluster, os autores estabeleceram a existência de 10 tipos de perfis, sendo o
primeiro de envolvimento mínimo, que descreve pessoas com o mínimo de
envolvimento em todas as dimensões. Pilhas, sabão para máquina de lavar e
detergente são categorias em que muitas pessoas têm esse tipo de envolvimento. O
último perfil é nomeado de envolvimento total, onde o consumidor apresenta alta
pontuação em todas as dimensões. Algumas categorias de produtos que possuem
muitos consumidores com esse tipo de envolvimento: champanhe, perfume, café e
vestidos. Os outros 8 tipos de envolvimento estão relacionados a perfis de contraste,
onde algumas dimensões apresentam alta pontuação e outras, baixa. Na pesquisa
dos autores, 75% da amostra foi classificada dentro de um desses 8 perfis.
Quester e Lim (2003) utilizaram a escala CIP de Laurent e Kapferer (1985a) para
medir o envolvimento dos consumidores com o produto. Através da observação de
um
focus group, decidiram utilizar a categoria tênis para representar a categoria de
um produto de envolvimento total e a categoria caneta esferográfica para a categoria
envolvimento mínimo. A categoria tênis tem um preço mais caro e, geralmente, inclui
um processo mais complexo de compra do que caneta esferográfica. Para os
autores, seria razoável afirmar que a probabilidade percebida de errar na compra de
um tênis e as conseqüências negativas de uma escolha ruim seriam maiores na
compra do tênis. Porém, esse resultado não foi suportado na pesquisa dos autores.
Kim (2005) também utilizou a escala CIP em sua pesquisa para observar o
envolvimento dos consumidores com roupas e concluiu que a escala é uma
ferramenta útil para esse tipo de pesquisa. Hynes e Lo (2006) utilizaram a escala
CIP para investigar o envolvimento de 100 consumidores entre 15 e 55 anos de
Hong Kong com câmeras convencionais e digitais. Apesar do alerta de Laurent e
Kapferer (1985), os autores operacionalizaram um escore único para a escala CIP
como sendo uma variável soma das cinco dimensões.
Um dos principais objetivos do estudo de McQuarrie e Munson (1987) foi adicionar a
perspectiva multifacetada da escala CIP à escala de Zaichkowsky (1985). Neste
estudo, os autores diminuem de 20 para 14 os itens da escala, afirmando que essa
ação diminuiria o cansaço dos respondentes e geraria economia de tempo para os
entrevistadores.
45
Em outro estudo, McQuarrie e Munson (1992), validaram a escala de Zaichkowsky
(1985) através de vários testes e constataram seu alto desempenho, argumentando
que a escala é confiável e é capaz de prever muitos comportamentos associados ao
envolvimento, além de discriminar entre vários produtos e diferentes situações. Os
autores apontam, entretanto, algumas limitações da escala da autora, como a
incapacidade de discriminar graus de envolvimento temporário em diferentes
situações, longa extensão e dificuldade de compreensão. A escala resultante deste
estudo tem dez itens a menos que a original e utiliza palavras mais curtas e simples,
preservando, porém, o grau de confiabilidade. Representa uma alternativa viável
para pesquisadores que desejam medir o envolvimento através de uma escala mais
curta e que podem tolerar um leve decréscimo de confiabilidade. No entanto, Mittal
(1989) comenta em sua pesquisa que as escalas de Laurent e Kapferer (1985) e de
Zaichkowsky (1985) diferem em termos de dimensionalidade e que esse problema
deveria ser solucionado antes que as escalas comecem a ser empregadas em
investigações teóricas ou gerenciais do efeito do envolvimento do consumidor.
2.2.1.1.2. Escala New Involvement Profile
Jain e Srinivasan (1990) realizaram um teste empírico de comparação entre as
escalas de Ratchford (1987), Higie e Feich (1988), McQuarrie e Munson (1987),
Laurent e Kapferer (1989) e Zaichkowsky (1985), utilizando dez categorias de
produtos, dentre elas, despertador, calculadora, chocolate, perfume, detergente,
corte de cabelo, rádio e jornal. Os autores concluem que uma escala unidimensional
não é capaz de capturar a complexidade do envolvimento, propondo uma nova
escala de 15 itens para medir o envolvimento de várias categorias de produtos
contendo cinco dimensões: relevância, prazer, valor simbólico, importância de risco
e probabilidade de risco. A dimensão relevância foi proposta a partir do trabalho de
Zaichkowsky (1985), enquanto o trabalho de Laurent e Kapferer (1985a) suportou a
proposição das outras quatro dimensões. Fonseca e Rossi (1998) confirmaram a
adequação da escala de Jain e Srinivasan (1990) no contexto brasileiro.
2.2.1.1.3. Escala Personal Involvement Inventory Revisada
Zaichkowsky (1994) revisou sua escala original, diminuindo de 20 para 10 os itens
de mensuração, sem causar danos significativos à confiabilidade. Um dos objetivos
principais da autora foi responder às críticas e mostrar a aplicabilidade da escala
para medir o envolvimento com a propaganda. A autora enfatiza que a escala
46
também é aplicável para mensurar o envolvimento com produto e com decisões de
compra. A partir da pontuação geral da escala, a autora classifica o nível de
envolvimento em alto, médio e baixo. A pontuação varia de 10 a 70. De acordo com
a distribuição realizada pela autora no estudo original que deu origem à escala
Personal Involvement Inventory, casos entre 10 e 25 pontos, podem ser
considerados de baixo envolvimento. Pontuações entre 26 e 55 pontos, de médio
envolvimento e casos acima de 56 pontos podem ser considerados de alto
envolvimento.
Hepp (2006) utilizou a escala revisada de Zaichkowsky (1994) para investigar o
impacto do envolvimento sobre a satisfação de consumidoras de vestuário em
grandes lojas de departamento no contexto brasileiro. Essa escala foi escolhida pela
autora por apresentar maior grau de praticidade e aplicabilidade, pois,
diferentemente das outras aqui apresentadas, oferece um resultado geral para o
construto.
2.2.2. Envolvimento do Consumidor com o Esporte
De acordo com Mulin, Hardy e Sutton (2004, p. 52), existem três formas básicas de
envolvimento com o esporte: comportamental, cognitivo e afetivo. O envolvimento
comportamental inclui a prática de esportes e outras atividades, como assistir e
escutar sobre esportes. Adquirir informações e conhecimentos faz parte do aspecto
cognitivo. Jornais, revistas, rádio, televisão e outros meios de comunicação são
fontes fundamentais para o envolvimento cognitivo. O envolvimento afetivo inclui
atitudes, emoções e sentimentos de um consumidor sobre uma atividade. Muitas
propagandas, como as da Nike, exploram este componente.
As decisões de consumo são geradas a partir da combinação das dimensões
cognitiva e afetiva. Em geral, o afeto tem bases fisiológicas e refere-se à emoção ou
sentimento. Já a dimensão cognitiva refere-se ao processamento, avaliação e
planejamento das ações (SAUERBRONN e BARROS, 2005). De acordo com
Sauerbronn, Ayrosa e Barros (2007), é possível perceber sem muita dificuldade a
relação entre esporte e emoção.
Meenaghan (2001,
apud DEES et al., 2008) examinou a atitude do consumidor em
relação ao patrocínio esportivo e identificou o envolvimento do fã do esporte como
uma das três dimensões que afetam a intenção de compra do consumidor de
47
produtos do patrocinador. Dees et al. (2008) concluiu que quanto maior o
envolvimento da pessoa com o esporte, maior também é a intenção de compra dos
consumidores de produtos dos patrocinadores desse esporte. Madrigal (2000)
argumenta que a intenção de compra de produtos de patrocinadores é positivamente
associada à identificação dos consumidores com o time. Levin et al. (2008), em sua
pesquisa com os fãs da NASCAR,
National Association for Stock Car Auto Racing,
confirmaram essa relação, demonstrando que quanto maior o envolvimento das
pessoas com a NASCAR, maior a intenção de compra de produtos dos
patrocinadores.
Gwinner e Swanson (2003) mediram o envolvimento dos consumidores em sua
pesquisa e definiram o envolvimento como “uma ligação profunda e pessoal com o
esporte futebol” e acrescentaram que é a paixão pelo esporte futebol e não a
afiliação por um time especifico que diferencia o envolvimento com o esporte da
identificação com um time.
2.2.2.1. Mensuração do Envolvimento do Consumidor com o Esporte
Havitz e Howard (1995) utilizaram a escala de envolvimento com o produto,
Consumer Involvement Profile (CIP), de Laurent e Kapferer (1985a) para investigar o
envolvimento do consumidor com esqui, windsurfe e golfe com 282 consumidores. A
escolha dos esportes foi realizada a partir dos diferentes graus de risco social, físico
e financeiro. Adicionalmente, as atividades também oferecem diferentes graus de
desafio físico e mental. Wiley, Shaw e Havitz (2000) utilizaram versões adaptadas da
CIP para investigar o envolvimento dos consumidores com esporte em geral e com o
hóquei.
Com base na escala desenvolvida por Wells e Tigert (1971), Shuart (2007) propôs
uma escala para medir o envolvimento de estudantes com o esporte. A escala
original continha, além de dados demográficos, de uso de produtos e de mídia, 300
afirmações sobre atividades, interesses e opiniões. Entre essas afirmações, existiam
quatro sobre esporte. Dickerson e Gentry (1983) utilizaram 60 afirmações sobre
estilo de vida em sua pesquisa, muitos dos quais também advindos do trabalho de
Wells e Tigert (1971), inclusive os itens de envolvimento com esporte.
48
Shuart (2007) adicionou vários itens na escala e testou sua confiabilidade e
validade, concluindo que quanto maior o envolvimento de uma pessoa com esporte,
maior a probabilidade de que ela compre produtos endossados por atletas.
Gwinner e Swanson (2003) mensuraram o envolvimento do consumidor com o
futebol americano a partir de três itens em uma escala Likert de sete pontos
adaptados do estudo de Fisher e Wakefield (1998): (i) futebol é muito importante
para mim; (ii) eu penso em futebol a todo momento; e (iii) eu assisto futebol sempre
que posso. No contexto brasileiro, Rocha, Costa e Oliveira (2008) pesquisaram a
efetividade do patrocínio esportivo, estudando a identificação do torcedor de futebol
com o seu time a partir de 216 torcedores de times cearenses. Os autores basearam
a operacionalização de seus construtos na pesquisa de Gwinner e Swanson (2003),
traduzindo e adaptando as variáveis dos construtos ao futebol.
Em 1998, Shank e Beasley desenvolveram uma escala para medir o envolvimento
do consumidor com o esporte a partir da escala proposta por Lascu et al. (1995) que
mediu o envolvimento de espectadores com o golfe. Essa escala foi utilizada no
estudo de Ko
et al. (2008) para investigar a efetividade do patrocínio esportivo no
contexto futebolístico.
2.2.2.1.1. Escala Sports Involvement Inventory
Lascu et al. (1995) adaptaram a escala de Zaichkowsky (1985) para utilização em
um contexto esportivo. Os autores investigaram a relação entre o envolvimento dos
espectadores com golfe e a decisão de comparecer a um evento de golfe. Os
autores concluíram que o alto envolvimento com o golfe é positivamente relacionado
com a habilidade das pessoas em reconhecer os patrocinadores do evento de golfe.
Além disso, sugeriram a possibilidade de aplicar a escala para qualquer tipo de
esporte.
Com base nos estudos de Lascu et al
. (1995), Shank e Beasley (1998)
desenvolveram uma escala para medir o envolvimento das pessoas com o esporte.
Esse estudo é baseado em uma perspectiva psicológica ao invés de puramente
comportamental. A escala, denominada
Sports Involvement Inventory, é composta
por duas dimensões cognitiva e afetiva. Shank e Beasley (1998) concluíram que
pessoas com alto envolvimento com o esporte passam mais tempo assistindo
programas esportivos na televisão e lendo sobre esportes, além de comparecem
49
mais a eventos esportivos do que pessoas com baixo envolvimento com o esporte.
Os autores argumentam que o envolvimento com o esporte é um bom indicador para
prever comportamentos relacionados ao esporte.
2.3. Intenção de Compra do Consumidor
De acordo com Hawkins et al. (2007), a auto-imagem “é a totalidade dos
pensamentos e sentimentos de um indivíduo em relação a si mesmo”. O estilo de
vida “é o modo como alguém vive”. Essa auto-imagem e esses estilos de vida
desenvolvidos a partir das influências geram necessidades e desejos que, muitas
vezes, precisam de decisões de consumo para satisfazê-los. Ainda de acordo com
os autores, em situações relevantes, as necessidades e desejos ativam uma ou
mais etapas do processo de decisão do consumidor que é composto por cinco
etapas: (a) reconhecimento do problema; (b) busca de informação; (c) avaliação e
seleção de alternativas; (d) escolha da loja e compra; e (e) processo de pós-compra
(HAWKINS et al., 2007). Solomon (2002) ressalta que nem todos os consumidores
passam pela mesma seqüencia e etapas do processo decisório.
Os pesquisadores, atualmente, estão começando a perceber que as
pessoas, na verdade, possuem um repertório de estratégias. Um
consumidor avalia o esforço necessário para fazer uma determinada
escolha e então opta pela estratégia mais adequada ao nível de esforço
exigido. (SOLOMON, 2002; p. 210).
Vários fatores influenciam as etapas da tomada de decisão do consumidor. O valor
da busca, a natureza e o uso do produto, as características do consumidor e os
riscos envolvidos na compra são alguns fatores que influenciam na extensão e no
tempo dedicado à etapa de busca de informações (MATTOS, 2007).
Blackwell et al
. (2005) apresentam sete estágios no processo de tomada de decisão
e dividem em três grupos as variáveis que influenciam a tomada de decisão do
consumidor: diferenças individuais, influências ambientais e processos psicológicos.
Solomon (2002) enumera quatro grupos de fatores que influenciam o processo de
decisão do consumidor: fatores individuais, fatores relacionados ao posicionamento
como tomador de decisão, subculturas e culturas.
A intenção de compra do consumidor, etapa intermediária entre a avaliação de
alternativas e a realização da compra (CZINKOTA, 2001, p.157; KOTLER e
KELLER, 2006, p. 195), refere-se ao comportamento antecipado ou planejado
(CHURCHILL e IACOBUCCI, 2002, p. 264-265). Para Ajzen (2001), a intenção é
50
vista como um antecedente do comportamento. O autor (2002) adiciona em outro
estudo que as intenções são geralmente bons previsores do comportamento. Engel,
Blackwell e Miniard (1995) comentam que para ajudar no entendimento do
comportamento do consumidor, atitudes e, especialmente, intenção de
comportamento são úteis para prever o comportamento do consumidor.
Atitudes se formam a partir de experiências e residem na mente, precedendo e
produzindo comportamentos. Nesse sentido, também podem ser utilizadas para
prever o comportamento (CZINKOTA et al., 2007, p. 150). Hawkins, Mothersbaugh e
Best (2007, p. 201, 204) relatam que as atitudes têm componentes afetivos,
cognitivos e comportamentais. Para os autores, “o componente comportamental de
uma atitude é a tendência de uma pessoa reagir de certo modo em relação a um
objeto ou atividade”. Esse componente proporciona tendências de reações ou
intenções comportamentais. Ajzen (2001) ressalta, porém, que a intenção não é
suficiente para garantir a ocorrência do comportamento. Algumas pessoas
fracassam em realizar a intenção pretendida e acabam revertendo para padrões
passados de comportamento.
Atitudes dos outros e fatores situacionais imprevistos podem interferir entre a
intenção e a decisão de compra. Publicações de críticos profissionais, artigos de
revistas especializadas e críticas de consumidores em sites e salas de bate-papo,
onde se discutem sobre produtos e serviços, são exemplos de atitudes dos outros
que podem interferir na efetivação da compra. A perda de um emprego, o mau
atendimento, as formas de pagamento e o esgotamento no estoque da loja da marca
pretendida são exemplos de fatores situacionais imprevistos que podem causar
interferência entre a etapa de intenção de compra e de decisão de compra (KOTLER
e KELLER, 2006, p. 195).
2.3.1. Endosso e Intenção de Compra
Inúmeros estudos utilizaram a intenção de compra como medida de efetividade da
credibilidade do endossante de um anúncio (RUBIN, MAGER e FRIEDMAN 1982;
KAHLE e HOMER, 1985; Yi, 1990; GOLDSMITH, LAFFERTY e NEWELL, 2000;
BUSH et al., 2007; LA FERLE e CHOI, 2005; GARLAND, 2003).
A credibilidade dos endossantes é usada com freqüência na publicidade para
influenciar atitudes do consumidor em relação à propaganda, à marca e à intenção
51
de compra (GOLDSMITH, LAFFERTY e NEWELL, 2000). O uso de personalidades é
útil na criação de associações à marca e, por sua vez, as associações à marca
influenciam a avaliação de alternativas, estágio básico dos modelos de processo de
decisão do consumidor (RAJAGOPAL, 2006). Para Liu e Chen (2007), o endossante
pode influenciar direta ou indiretamente a intenção de compra e a preferência de
marca de um consumidor.
Segundo os resultados da pesquisa de Yi (1990), a intenção de compra é
indiretamente afetada pelos contextos cognitivos e afetivos através da atitude em
relação à propaganda e à marca. Hawkins, Mothersbaugh e Best (2007, p. 201,
202), descrevem que o componente cognitivo “consiste nas crenças de um
consumidor a respeito de um objeto” e o componente afetivo, como “sentimentos e
reações emocionais a um objeto.”
Segundo Liu, Huang e Minghua (2007), empresas relacionadas a esportes devem se
esforçar para contratar endossantes atraentes, com excelente desempenho e boa
moral para aumentar a intenção de compra dos consumidores. Para Miciak e
Shanklin (1994), a celebridade será mais persuasiva como endossante quanto maior
sua credibilidade e atração forem.
Em sua pesquisa sobre o impacto da imagem percebida do endossante na intenção
de compra do consumidor, Ohanian (1991) não encontra relação entre a atratividade
física e a confiabilidade do endossante na intenção de compra do consumidor, mas
constata que a expertise do endossante é um fator relevante na intenção de compra.
Para a autora, essas duas dimensões têm importância em termos de persuasão na
comunicação, porém, sugere que essas duas dimensões resultam em um impacto
mínimo na influência do endosso de celebridades.
Pornpitakpan (2003), por sua vez, utilizou a escala de Ohanian (1991) em um estudo
com 880 estudantes de Cingapura e, diferentemente de Ohanian (1991), encontrou
uma relação positiva entre as três dimensões e a intenção de compra. A autora
investigou a influencia da credibilidade da fonte na intenção de compra utilizando
quatro celebridades (duas do gênero masculino e duas do gênero feminino) e quatro
produtos (medicamento para dor muscular, eletrodomésticos, roupas e jóias), onde
cada celebridade endossava um único produto, o qual tivesse maior congruência.
52
A autora aponta os valores culturais como possível causa para a discrepância entre
os resultados dos dois estudos e sugere que cingapurianos valorizam mais a
atratividade e a confiabilidade do que americanos. Adicionalmente, Pornpitakpan
(2003) propõe inadequação na força estatística do estudo de Ohanian e critica suas
explicações para a compreensão dos resultados. Para a autora, a observação do
impacto das três dimensões na intenção de compra na reaplicação da escala em
uma amostra grande, atesta que a pesquisa de Ohanian teve resultados não-usuais.
Adicionalmente, Pornpitakpan (2003), observa em seu estudo que o peso de cada
dimensão da escala de credibilidade da fonte varia de acordo com a celebridade,
porém, na média, a expertise é o fator que mais influencia a intenção de compra,
seguida da confiabilidade e da atratividade. Yoon, Kim e Kim (1998) também
observaram a influência das três dimensões na intenção de compra dos
consumidores, contrariando os resultados verificados na pesquisa de Ohanian
(1991).
Ohanian (1991) não encontra diferenças estatísticas significativas entre
respondentes de idade e gêneros diferentes em relação à intenção de compra e à
avaliação das três dimensões para as celebridades estudadas. Petty et al. (1983)
também não encontraram diferenças significativas entre gêneros ao medir intenção
de compra em seu estudo. Porém, na literatura sobre comportamento do
consumidor, gênero é uma das variáveis potenciais que explicam a ação dos
compradores, ao lado de envolvimento,
expertise e preferência nacional (LAMBERT-
PANDRAUD, LAURENT e LAPERSONNE, 2005).
2.3.2. Envolvimento e Intenção de Compra
O envolvimento é uma variável reconhecidamente importante do comportamento de
compra do consumidor (RIED e CROMPTON, 1993; ZAICHKOWSKY, 1985). O grau
de envolvimento de um consumidor com uma determinada categoria de produto
orienta a extensão do processo decisório de compra e da busca por informações.
Além disso, também indica se o comportamento dos consumidores será ativo ou
passivo diante de um anúncio (LAURENT e KAPFERER, 1985a).
De acordo com Karsaklian (1999), o envolvimento do consumidor em relação a
diferentes categorias do produto, é uma variável exógena influenciadora do processo
53
de compra, assim como a questão temporal, a situação financeira, a classe social e
cultura, a personalidade e pertinência a grupos sociais.
Consumidores com alto envolvimento terão mais interesse em adquirir informações
sobre um produto (ZAICHKOWSKY, 1985; POPADIUK, 1993) e em avaliar produtos
competidores antes de fazer sua seleção do que consumidores com baixo
envolvimento (ZAICHKOWSKY, 1985). O grau e natureza do envolvimento podem
influenciar, principalmente, dois estágios do processo de compra: a busca de
informação e a avaliação de alternativas (ROCHA, 1988). De acordo com os estudos
de Korgaonkar e Moschis (1982) o envolvimento com o produto exerce um efeito
moderador no processo de avaliação de alternativas.
O estudo de Andrade (2006), realizado no Brasil, evidencia que pessoas altamente
envolvidas com determinada categoria de produtos investem mais tempo no
processo de compra do que as de baixo envolvimento. O autor observou o efeito do
envolvimento em dois estágios do processo de compra: busca de informação e
avaliação de alternativas. Segundo o autor, consumidores altamente envolvidos com
uma determinada categoria de produto pesquisam as ofertas antes da tomada de
decisão, consultam outras pessoas com maior freqüência e utilizam um maior
número de fontes de informação no processo de compra. Além disso, os
consumidores altamente envolvidos utilizam mais critérios e empregam mais esforço
na compra.
Segundo Kotler e Keller (2006, p. 197-198), existem indícios de que os
consumidores têm baixo grau de envolvimento com produtos de baixo custo
comprados com freqüência. Andrade (2006) mediu essa associação e atestou que
quanto maior a freqüência de compra, menor é o envolvimento do consumidor e
quanto maior o preço do produto na percepção do consumidor, maior o envolvimento
do consumidor.
La Ferle e Choi (2005) sugerem que o endosso de celebridade é geralmente mais
efetivo em situações de compra de baixo envolvimento, onde os consumidores
dedicam pouca ou nenhuma reflexão sobre o produto. Decisões de baixo
envolvimento são aquelas que carecem de pouco esforço e reflexão do consumidor
(HAWKINS et al., 2007, p. 21). Nesses casos, o endosso de celebridades pode ser
interessante para aumentar a familiaridade com a marca (KOTLER e KELLER, 2006,
p. 197-198). Doce e refrigerante constituem exemplos de produtos de baixo
54
envolvimento, enquanto carros esportivos, perfumes e jóias são exemplos de
produtos de alto envolvimento (BATRA, MYERS e AAKER, 1996).
O modelo de Petty, Cacioppo e Schumann (1983), denominado Modelo de
Probabilidade de Elaboração, sugere estratégias diferentes de marketing para
consumidores com diferentes graus de envolvimento com distintas categorias de
produto. Segundo o modelo, existem duas vias pelas quais a mudança de atitude
pode ocorrer: a primeira, denominada rota central, engloba uma avaliação racional
sobre os aspectos mais relevantes do produto ou serviço. A mudança de atitude
nessa via pode ser considerada duradoura. A segunda via, denominada rota
periférica, engloba uma avaliação menos racional e está relacionada a associações
e influências referentes ao objeto. O envolvimento do consumidor é o fator que
define qual rota será seguida. Em situações de alto envolvimento, a rota central deve
ser o caminho seguido, do contrário, a rota periférica deve predominar, onde fatores
externos tendem a ser considerados nas decisões de consumo. O endosso de
celebridades é um exemplo de influência que atua na rota periférica.
2.3.3. Mensuração da Intenção de Compra
Várias escalas de intenção de compra são encontradas na literatura. A escala de
Zeithaml, Berry e Parasuraman (1996) foi adaptada e utilizada em alguns estudos
para medir a intenção de compra de consumidores no contexto esportivo (BUSH et
al., 2004; BUSH
et al., 2007).
Petty et al. (1983) utilizaram perguntas em uma escala Likert de quatro pontos para
investigar qual a intenção de compra dos consumidores em adquirir o produto
anunciado por uma determinada celebridade da próxima vez em que o consumidor
precisar de um produto daquela natureza. A escala utilizada nos estudos de Petty et
al. (1983) foi aplicada em outras pesquisas como na de Kahle e Homer (1985), que
abordou variáveis semelhantes as do presente estudo como a credibilidade do
endossante e o envolvimento com o produto.
Pope e Voge (2000) utilizaram em sua pesquisa, que investiga o impacto do
patrocínio esportivo na intenção de compra, apenas uma pergunta operacionalizada
através de uma escala Likert de cinco pontos que varia desde definitivamente vou
comprar até definitivamente não vou comprar.
55
Baker e Churchill (1977) utilizaram três perguntas como variáveis da intenção de
compra em seu estudo: testar o produto, comprar o produto e procurar o produto em
lojas. No estudo de Summers, Belleau e Xu (2006), a intenção de compra é medida
através de apenas uma variável com escala Likert de sete pontos variando de
concordo totalmente até discordo totalmente. Baseados nos estudos de Baker e
Churchill (1977), Ko et al. (2008) utilizaram três itens para medir a intenção de
compra de produtos de patrocinadores da Copa do Mundo de 2002: (1) eu gostaria
de provar o produto/serviço dos patrocinadores; (2) eu gostaria de comprar o
produto/serviço dos patrocinadores e (3) eu vou procurar esse produto/serviço dos
patrocinadores. Ohanian (1991) utilizou as variáveis informar-se, considerar a
compra e realmente comprar para investigar a intenção de compra dos
consumidores em sua pesquisa.
Engel, Blackwell e Miniard (1995) comentam que uma ação se refere a um
comportamento ou um interesse específico, como comprar, usar ou emprestar. Para
os autores, é imperativo que a mensuração represente esse elemento de ação. Se a
pretensão é medir se o consumidor compraria um produto, a mensuração deve focar
nas opiniões em relação à compra do produto e não somente se o consumidor gosta
do produto. Adicionalmente, os autores argumentam que, em geral, mensurações
que omitem esse elemento de ação são inferiores às mensurações que especificam
o elemento de ação na previsão do comportamento.
DeShields, Kara e Kaynak (1996) utilizaram a mesma escala de intenção de compra
que Ohanian (1991) e manipularam 24 comerciais com vendedores de sotaque e
atratividade física distintas para testar o efeito dessas variáveis na intenção de
compra dos consumidores. Pornpitakpan (2003) também utilizou essa mesma escala
para mensurar a influência da credibilidade do endossante na intenção de compra
dos consumidores em Cingapura.
2.4. Síntese das Principais Referências
A figura 2 a seguir apresenta um resumo das principais referências bibliográficas do
presente estudo.
56
Figura 2 – Principais Referências do Presente Estudo
Credibilidade da Fonte Envolvimento
com o Esporte
Envolvimento com o Produto
Hovland, Janis e
Kelly (1953)
McGuire (1958)
Ohanian (1991)
Presente Estudo
Lascu et al. (1995)
Shank e Beasley
(1998)
Zaichkowsky (1985)
McQuarrie e
Munson (1987)
Jain e Srinivasan
(1990)
Zaichkowsky (1994)
Fonseca e Rossi
(1998)
Fonseca e Rossi
(1999)
Ohanian (1991)
Laurent e Kapferer
(1985)
Intenção de
Compra
Shuart (2007)
Hepp (2008)
Pornpitakpan
(2003)
La Ferle e Choi
(2005)
Ko et al. (2008)
Pornpitakpan
(2003)
DeShields, Kara
e Kaynak (1996)
Ohanian (1990)
Kahle e Homer
(1985)
Baker e
Churchill (1977)
57
3. MÉTODO
Este capítulo tem por objetivo apresentar os procedimentos metodológicos utilizados
no presente estudo. Primeiramente o problema de pesquisa e as perguntas
específicas são estabelecidos. Em seguida, apresenta-se o método da pesquisa e
os procedimentos para a coleta e análise dos dados. Finalmente, são discutidas as
limitações desta pesquisa.
3.1. O Problema e as Perguntas do Estudo
O objetivo do estudo é investigar em que medida a credibilidade da celebridade do
esporte influencia a intenção de compra do consumidor, considerando o efeito
moderador do gênero, do envolvimento com o esporte e do envolvimento com o
produto. Neste estudo, o problema de pesquisa se desdobra em quatro perguntas
específicas:
a) Em que medida a credibilidade da celebridade do esporte é capaz de
influenciar a intenção de compra dos consumidores?
b) Em que medida o gênero do consumidor é capaz de moderar o efeito do
endosso de uma celebridade do esporte na intenção de compra dos
consumidores?
c) Em que medida o envolvimento do consumidor com o esporte é capaz de
moderar o efeito do endosso de uma celebridade do esporte na intenção de
compra dos consumidores?
d) Em que medida o envolvimento do consumidor com o produto é capaz de
moderar o efeito do endosso de uma celebridade do esporte na intenção de
compra?
3.2. Unidade de Análise do Estudo
A unidade de análise deste estudo será a percepção individual do consumidor sobre
a influência exercida por uma celebridade do esporte em sua intenção de compra de
um produto específico.
3.2.1. Variáveis Dependentes e Independentes
Nesse estudo, a variável dependente é a intenção de compra e as variáveis
independentes são as variáveis compostas relativas às dimensões da credibilidade
do endossante, assim como as variáveis moderadoras em estudo, a saber, gênero,
envolvimento do consumidor com o esporte e com o produto.
58
3.3. Natureza do Estudo e Método de Pesquisa
De acordo com as taxionomias propostas por Vergara (1997, p. 44), este estudo tem
caráter explicativo e descritivo quanto aos fins. Malhotra (2006, p. 101) explica que
“o principal objetivo da pesquisa é descrever alguma coisa – normalmente
características ou funções do mercado”. O autor afirma que uma das características
que diferencia a pesquisa exploratória da descritiva é a formulação prévia de
hipóteses específicas. A pesquisa descritiva é pré-planejada e estruturada, visto que
as informações necessárias já estão definidas.
As pesquisas descritivas são baseadas em amostras grandes e, normalmente,
representativas (MALHOTRA, 2006). Quanto aos meios, a pesquisa pode ser
classificada como de campo por se tratar de uma investigação empírica, cuja
realização se dará através da aplicação de uma
survey. De acordo com Kerlinger
(1973), a
survey é adequada para estudar grandes ou pequenas populações através
da seleção e estudo de amostras para descobrir a incidência relativa, distribuição, e
relações entre variáveis. Essa técnica de pesquisa oferece a vantagem de escopo,
ou seja, podem-se obter informações sobre uma grande população, com um
adequado nível de acurária, limitado pelo erro amostral.
3.4. Modelo Conceitual e Hipóteses
Para abordar a questão principal deste estudo, ou seja, em que medida a
credibilidade da celebridade do esporte influencia a intenção de compra do
consumidor, considerando o efeito moderador do gênero, do envolvimento com o
esporte e do envolvimento com o produto, será utilizado um modelo conceitual (ver
Figura 3), elaborado a partir do modelo proposto e testado por Ohanian (1990). A
abordagem proposta pela autora para examinar a credibilidade da fonte do endosso
foi adaptada e estendida para contemplar o efeito moderador do gênero; do
envolvimento do consumidor com o esporte do endossante e com o produto.
Considerou-se, no presente estudo, quatro conjuntos de hipóteses: (a) relacionando
a credibilidade da fonte à intenção de compra; (b) relacionando o gênero à influência
da credibilidade da fonte na intenção de compra; (c) relacionando o envolvimento do
consumidor com o esporte à influência da credibilidade da fonte na intenção de
compra; e (d) relacionando o envolvimento do consumidor com o produto à
influência da credibilidade da fonte na intenção de compra.
59
Figura 3 - Modelo Conceitual
Fonte: adaptado a partir de Ohanian (1991)
3.4.1.Hipóteses relativas à Credibilidade da Fonte
O endosso de celebridades é uma das técnicas utilizadas para influenciar a escolha
dos consumidores (SHIMP, 2001) e um dos maiores benefícios dessa técnica é o
impulso nas vendas dos produtos que elas promovem (CRONIN, 2003). A
credibilidade dos endossantes pode influenciar atitudes do consumidor em relação à
propaganda, à marca e à intenção de compra (GOLDSMITH, LAFFERTY e
NEWELL, 2000). Segundo Atkin e Block (1983), anúncios com celebridades tendem
a influenciar positivamente a intenção de compra dos consumidores. Ohanian (1991)
Confiabilidade
Kaka5ie5
1
1
Kaka4ie4
1
Kaka3ie3
1
Kaka2ie2
1
Kaka1ie1
1
Expertise
Kaka10ie10
Kaka9ie9
Kaka8ie8
Kaka7ie7
Kaka6ie6
1
1
1
1
1
1
Atratividade
Kaka15ie15
Kaka14i
e14
Kaka13ie13
Kaka12ie12
Kaka11ie11
1
1
1
1
1
1
intenção
de compra
IC1
IC2
IC3
1
eic1
1
eic2
eic3
1
1
eic
1
60
Yoon et al. (1998) e Pornpitakpan (2003) também constataram empiricamente que a
credibilidade do endossante apresenta relação positiva com a intenção de compra
do consumidor. Desta forma, sugere-se a seguinte hipótese:
Hipótese 1: Quanto maior a credibilidade da celebridade do
esporte, maior a influência do endosso na intenção de
compra.
De acordo com o estudo de Ohanian (1990), as três dimensões que compõem a
credibilidade do endossante são: atratividade,
expertise e confiabilidade. Desta
forma, a hipótese 1 acima pode ser desdobrada em três:
Hipótese 1a: Quanto maior a atratividade da celebridade do esporte,
maior a influência do endosso na intenção de compra.
Hipótese 1b: Quanto maior a
expertise da celebridade do esporte, maior a
influência do endosso na intenção de compra.
Hipótese 1c: Quanto maior a confiabilidade da celebridade do esporte,
maior a influência do endosso na intenção de compra.
3.4.2. Hipóteses relativas ao Gênero do Consumidor
Shuart (2007) afirma que homens parecem ser mais influenciados a comprar
produtos endossados por celebridades do esporte do que mulheres. Porém,
segundo o estudo de Bush et al. (2004), consumidoras espalham mais boca-a-boca
positivo sobre uma marca ou produto endossado pelo seu atleta preferido do que
consumidores. La Ferle e Choi (2005) sugerem o estudo do impacto de variáveis
demográficas, como idade e gênero, ao testar a influência do endosso de
celebridades. Sauerbronn (2003) abordou em sua pesquisa a diferença de consumo
entre gêneros e relata que essa discussão é pouco recorrente no meio acadêmico.
Hawkings et al. (2007, p. 210-211) afirma que o gênero é um dos fatores individuais
determinantes na mudança de atitude. Desta forma, sugere-se a seguinte hipótese:
Hipótese 2: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da credibilidade do endosso da celebridade
do esporte na intenção de compra.
61
Considerando as três dimensões que compõem a credibilidade do endossante, a
hipótese 2 pode ser desdobrada em três:
Hipótese 2a: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da atratividade da celebridade do esporte na
intenção de compra.
Hipótese 2b: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da expertise da celebridade do esporte na
intenção de compra.
Hipótese 2c: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da confiabilidade da celebridade do esporte na
intenção de compra.
3.4.3. Hipóteses relativas ao Envolvimento do Consumidor com o Esporte
Estudos sobre patrocínios esportivos concluíram que o envolvimento do consumidor
com o esporte influencia positivamente a intenção de compra do consumidor em
relação aos produtos dos patrocinadores do esporte (MEENAGHAN, 2001,
apud
DEES et al., 2008; LEVIN et al., 2008). Shuart (2007) argumenta que quanto maior o
envolvimento de uma pessoa com o esporte, maior a probabilidade de que ela venha
a adquirir produtos endossados por atletas. Ko et al. (2008) concluíram em seu
estudo que o envolvimento de um fã no contexto esportivo influencia diretamente a
intenção de compra do consumidor de produtos/serviços dos patrocinadores.
Sugere-se, desta forma, que o envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade pode potencializar o efeito do endosso da celebridade na intenção de
compra. Conseqüentemente, sugere-se a seguinte hipótese:
Hipótese 3: O envolvimento do consumidor com o esporte exerce
efeito moderador na influência da credibilidade do
endosso da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Considerando as três dimensões que compõem a credibilidade do endossante, a
hipótese 2 pode ser desdobrada em três:
62
Hipótese 3a: O envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade exerce efeito moderador na influência da
atratividade da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Hipótese 3b: O envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade exerce efeito moderador na influência da
expertise da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Hipótese 3c: O envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade exerce efeito moderador na influência da
confiabilidade da celebridade do esporte na intenção de
compra.
3.4.4. Hipóteses relativas ao Envolvimento do Consumidor com o Produto
O grau de envolvimento do consumidor com o produto influencia algumas etapas do
processo decisório como a busca de informações e avaliação e seleção de
alternativas (LAURENT e KAPFERER, 1985a; ZAICHKOWSKY, 1985). O grau de
envolvimento é um dos fatores que influenciam a efetividade do endosso de
celebridades (ERDOGAN, 1999). Saleem (2007) constatou que celebridades
produzem um impacto positivo na percepção dos consumidores quando promovem
produtos de baixo envolvimento. Petty et al. (1983) argumentam que em anúncios de
produtos de baixo envolvimento, celebridades têm maior impacto na atitude dos
consumidores, enquanto que em anúncios de produtos de alto envolvimento, as
celebridades não causam efeito significativo. La Ferle e Choi (2005) sugerem que o
endosso de celebridade é geralmente mais efetivo em situações de compra de baixo
envolvimento, onde os consumidores dedicam pouca ou nenhuma reflexão sobre o
produto. Andrade (2006) atesta em seu estudo realizado no Brasil que pessoas
altamente envolvidas com determinada categoria de produtos investem mais tempo
no processo de compra do que as de baixo envolvimento. Segundo o autor,
consumidores altamente envolvidos com uma determinada categoria de produto
pesquisam as ofertas antes da tomada de decisão, consultam outras pessoas com
maior freqüência e utilizam um maior número de fontes de informação no processo
de compra. Além disso, os consumidores altamente envolvidos utilizam mais critérios
63
e empregam mais esforço na compra. Já Petty et al. (1983) sugerem que o grau de
envolvimento do consumidor pode definir em qual das duas rotas, periférica ou
central, a mudança de atitude do consumidor em relação ao produto pode ocorrer.
Ainda de acordo com os autores, o endosso de celebridades seria umas das
influências que atuaria na rota periférica, provocando uma avaliação menos racional
dos objetos. Pode-se sugerir, desta forma, que o envolvimento do consumidor com o
produto pode moderar o efeito do endosso de celebridades do esporte na intenção
de compra. Conseqüentemente, sugere-se a seguinte hipótese:
Hipótese 4(4’): O envolvimento do consumidor com o produto exerce
efeito moderador na influência da credibilidade do
endosso da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Considerando as três dimensões que compõem a credibilidade do endossante, a
hipótese 2 pode ser desdobrada em três:
Hipótese 4a(a’): O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da atratividade da celebridade do
esporte na intenção de compra.
Hipótese 4b(b’): O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da expertise da celebridade do
esporte na intenção de compra.
Hipótese 4c(c’): O envolvimento do consumidor com produto exerce efeito
moderador na influência da confiabilidade da celebridade
do esporte na intenção de compra.
3.5. Operacionalização das Variáveis
Para realizar o teste das quatro hipóteses do presente estudo foram
operacionalizados quatro construtos, a saber: (a) credibilidade do endossante; (b)
envolvimento do consumidor com o esporte do endossante; (c) envolvimento do
consumidor com o produto; e (d) intenção de compra do produto.
Todos os construtos foram operacionalizados mediante o uso de escalas ancoradas
por diferencial semântico, já validadas em estudos anteriores. As escalas utilizadas
64
somente no contexto internacional foram traduzidas para o português, utilizando-se
a técnica de tradução reversa. Neste processo, a escala é traduzida da língua
original para a língua nativa por uma pessoa da língua nativa e, em seguida, essa
nova versão é traduzida por uma pessoa bilíngüe, nativa da língua original
(ZIKMUND, 2006, P. 342). O objetivo é se aproximar o máximo possível da
similaridade interpretativa de todos os itens (COSTA, 2007). As escalas de
credibilidade do endossante de Ohanian (1990), de envolvimento com o esporte de
Shank e Beasley (1998), de envolvimento com o produto de Zaichkowsky (1994) e
de intenção de compra de Ohanian (1991) foram submetidas a este processo de
tradução.
3.5.1. Variáveis Relativas à Credibilidade do Endossante
A escala Source Credibility desenvolvida por Ohanian (1990) para testar a
credibilidade dos endossantes foi utilizada para operacionalizar esse grupo de
variáveis. Trata-se de uma escala multidimensional com 15 itens, que gera uma
pontuação para cada uma das suas três dimensões - atratividade, confiabilidade e
expertise. Cada uma das dimensões é composta por cinco itens, mensurados
através de uma escala de diferencial semântico de sete pontos.
3.5.2. Variáveis Relativas ao Envolvimento com o Esporte
A escala Sport Involvement Inventory, criada por Shank e Beasley (1998) para testar
o envolvimento do consumidor com o esporte, foi utilizada para operacionalizar esse
grupo de variáveis. Trata-se de uma escala multidimensional com 8 itens
mensurados através de uma escala de diferencial semântico de sete pontos,
distribuídos em duas dimensões – cognitiva e afetiva. A escala gera um escore
geral, uma pontuação para o envolvimento do consumidor com o esporte
. O máximo
de pontos que um consumidor pode obter nesse escore é 56 pontos, representando
um grau de envolvimento máximo, enquanto que o mínimo é de oito pontos,
significando um envolvimento muito baixo com esporte. Para operacionalizar o teste
do efeito moderador do envolvimento com o esporte, foi operacionalizada uma
variável dicotômica (baixo envolvimento – alto envolvimento) utilizando-se como
ponto de corte a mediana do escore geral da escala.
65
3.5.3. Variáveis Relativas ao Envolvimento com o Produto
Para operacionalizar o teste do efeito moderador do envolvimento do consumidor
com o produto foram utilizadas duas escalas:
New Involvement Profile de Jain e
Srinivasan (1990) e
Personal Involvement Inventory revisada, desenvolvida por
Zaichkowsky (1994)
.
A escala New Involvement Profile de Jain e Srinivasan (1990), adaptada ao
português e validada pelos estudos de Fonseca e Rossi (1999), possui 15 itens
mensurados através de escala de diferencial semântico de sete pontos, três para
cada uma de suas cinco dimensões: relevância, prazer, valor simbólico, importância
de risco e probabilidade de risco.
A escala
Personal Involvement Inventory revisada, desenvolvida por Zaichkowsky
(1994) também foi utilizada nesta pesquisa para efeito de validação. A escala mede
o envolvimento do consumidor com o produto através de 10 itens, mensurados
através de um escala de diferencial semântico de sete pontos, cinco para cada uma
de suas duas dimensões: afetiva e cognitiva. Essa escala já foi usada no contexto
brasileiro por Hepp (2006).
Diferentemente da escala de Jain e Srinivasan (1990), que apresenta um escore
para cada dimensão, a escala de Zaichkowsky (1994) apresenta um único escore
geral. Sendo assim, para efeito de comparação, operacionalizou-se um escore NIP
Geral a partir da pontuação obtida para cada dimensão em cada produto, e, em
seguida, foram operacionalizadas duas variáveis dicotômicas (baixo envolvimento –
alto envolvimento) para representar o nível de envolvimento do consumidor com o
produto, respectivamente a partir do escore NIP Geral e do escore PII. A mediana de
cada escore foi utilizada como parâmetro de corte para a divisão dos respondentes
nos dois grupos.
3.5.4. Variáveis Relativas à Intenção de Compra
Ohanian (1991) utilizou as variáveis informar-se, considerar a compra e realmente
comprar para investigar a intenção de compra. As variáveis de Ohanian (1991)
foram replicadas neste estudo.
66
3.6. Estímulo das Respostas
O esporte escolhido para este estudo foi o futebol. A motivação para essa escolha
reside na ampla familiaridade do brasileiro com esse esporte. Além disso, não é
tarefa difícil identificar respondentes com baixo ou alto envolvimento com o futebol.
A celebridade do esporte escolhida para o desenvolvimento desse estudo foi Kaká,
jogador de futebol da seleção brasileira. A escolha deste atleta foi motivada pela alta
familiaridade do público alvo da pesquisa com este jogador. Eleito pela FIFA -
Fédération Internationale de Football Association - como o melhor jogador do mundo
em 2007, Kaká em 2009 ocupava o quarto lugar no
ranking dos melhores jogadores
do mundo. A transferência de Kaká para o Real Madrid (junho de 2009) tornou-se a
terceira transação mais cara do futebol (ARAÚJO, 2009). Kaká, que já foi convocado
81 vezes para a Seleção Brasileira, recebeu 17 milhões de reais em 2008 com
contratos de publicidade e jamais se envolveu em escândalos (BRASIL, 2009).
3.6.1. Categorias de Produtos
As seguintes categorias de produto foram selecionadas para o estudo: tênis, celular,
bebida esportiva e refrigerante. A escolha das categorias foi motivada pelos
diferentes níveis de envolvimento típico dos consumidores em relação às categorias
dos produtos. Além disso, foram preferidos produtos que já tivessem sido utilizados
em pesquisas anteriores.
A categoria ‘bebida esportiva’ foi utilizada nos estudos de Shuart (2007) e de
Garland (2003) para verificar a efetividade do endosso de celebridades esportivas
nos Estados Unidos e na Nova Zelândia, respectivamente. Sawatari (2005)
investigou em seu estudo o impacto do gênero da celebridade do esporte no
consumo de ‘tênis esportivos’. ‘Roupas e tênis’ foram considerados categorias de
alto envolvimento na pesquisa de Keillor, Parker e Schaefer (1996). As categorias de
‘telefone celular’ e ‘roupa’ são apresentados como produtos de alto envolvimento na
pesquisa realizada por Larán e Rossi (2006) no Brasil sobre o papel da surpresa no
processo de formação da satisfação. Os autores investigaram o papel moderador do
envolvimento do consumidor entre a surpresa e a satisfação. Saleem (2007) utilizou
a categoria ‘telefone celular’ como produto de alto envolvimento em seu estudo cujo
objetivo era comparar o efeito do uso de uma ou várias celebridades em anúncios de
produtos de alto e de baixo envolvimento. Freire et al. (2005) utilizaram a categoria
‘refrigerante’ em
seu estudo sobre lealdade às marcas como um produto de baixo
envolvimento.
As quatro categorias testadas
estudo de Lee e Thorson (2008), que investigou como diferentes graus de
incongruência entre a celebridade e a categoria de produto influenciam a persuasão
do endosso de celebridades.
produtos percebidas como de média congruência com o jogador de tênis André
Agassi e o jogador de
baseball
esportiva’
foram avaliados como produtos com alta congruência.
Tênis foi um dos objeto
s mais fotografados pelos jovens na pesquisa de Ferla e
Silveira (2008), que utilizou a técnica de
suas intenções e seu comportamento a partir das fotos (HEISLEY e LEVY, 1991
apud
FERLA e SILVEIRA, 2008). Os entr
objetos que os identificassem, que tivessem a ver com a sua cara, que dissessem
algo sobre o que eles são.
Os produtos, familiares para a população
marca para não influenciar a
A Figura 4
a seguir apresenta a expectativa em relação às respostas quanto à
credibilidade de Kaká e ao envolvimento dos consumidores com os produtos.
Figura 4
-
Fonte: O autor
seu estudo sobre lealdade às marcas como um produto de baixo
As quatro categorias testadas
no presente estudo
também foram utilizadas no
estudo de Lee e Thorson (2008), que investigou como diferentes graus de
incongruência entre a celebridade e a categoria de produto influenciam a persuasão
do endosso de celebridades.
‘telefone celular’ e ‘refrigerante’
foram cate
produtos percebidas como de média congruência com o jogador de tênis André
baseball
Mark McGwire, enquanto ‘
tênis de corrida
foram avaliados como produtos com alta congruência.
s mais fotografados pelos jovens na pesquisa de Ferla e
Silveira (2008), que utilizou a técnica de
autodriving,
na qual o entrevistado relata
suas intenções e seu comportamento a partir das fotos (HEISLEY e LEVY, 1991
FERLA e SILVEIRA, 2008). Os entr
evistados foram instruídos a fotografar 5
objetos que os identificassem, que tivessem a ver com a sua cara, que dissessem
Os produtos, familiares para a população
-alvo, foram
apresentados sem
marca para não influenciar a
percepção dos consumidores.
a seguir apresenta a expectativa em relação às respostas quanto à
credibilidade de Kaká e ao envolvimento dos consumidores com os produtos.
-
Expectativa de Relação das Variáveis
67
seu estudo sobre lealdade às marcas como um produto de baixo
também foram utilizadas no
estudo de Lee e Thorson (2008), que investigou como diferentes graus de
incongruência entre a celebridade e a categoria de produto influenciam a persuasão
foram cate
gorias de
produtos percebidas como de média congruência com o jogador de tênis André
tênis de corrida
’ e ‘bebida
s mais fotografados pelos jovens na pesquisa de Ferla e
na qual o entrevistado relata
suas intenções e seu comportamento a partir das fotos (HEISLEY e LEVY, 1991
evistados foram instruídos a fotografar 5
objetos que os identificassem, que tivessem a ver com a sua cara, que dissessem
apresentados sem
menção à
a seguir apresenta a expectativa em relação às respostas quanto à
credibilidade de Kaká e ao envolvimento dos consumidores com os produtos.
68
3.7. População e Amostra
População pode ser definida como um conjunto de todos os objetos que possuem
um conjunto de características comuns em relação ao problema da pesquisa
(KUMAR; AAKER; DAY, 1999). Ou, ainda, população alvo pode ser definida como a
totalidade dos casos que mostram conformidade com determinadas especificações.
Tais especificações definem os elementos que pertencem ao grupo alvo e aqueles
que devem ser excluídos (CHURCHILL JR; IACOBUCCI, 2002).
Para Triola (199, p. 2), “uma amostra é uma subcoleção de elementos extraídos de
uma população.” Já Malhotra (2006, p. 320) define a amostra como “um subgrupo
dos elementos da população selecionado para participação do estudo.”
3.7.1. População-Alvo
A população alvo deste estudo constitui-se de estudantes de cursos de graduação,
no estado do Rio de Janeiro, familiarizados com a celebridade, o esporte e os
produtos investigados.
Faz-se necessário registrar que não há necessidade da população–alvo ser
consumidora dos produtos investigados nesta pesquisa, uma vez que as escalas
que foram utilizadas objetivam captar tão somente a percepção do consumidor sobre
o seu envolvimento com o esporte e com o produto, bem como a sua percepção
sobre a credibilidade do endossante.
3.7.2. Amostra
Este estudo utiliza uma amostra não-probabilística, selecionada por quotas
(MALHOTRA, 2006, p. 336), composta por estudantes de graduação, de instituições
de ensino superior (IES) públicas e privadas. A amostra não-probabilística não utiliza
seleção aleatória e confia no julgamento pessoal do pesquisador, portanto, “as
estimativas obtidas não são estatisticamente projetáveis para a população
(MALHOTRA, 2006, p. 325). A amostragem por quotas é realizada em dois estágios.
O primeiro consiste no desenvolvimento de categorias de controle de elementos da
população relacionados à características relevantes de controle. Essa identificação é
realizada através do julgamento. No presente estudo, o gênero do respondente e o
tipo de produto constituíram as característica de controle. No segundo estágio, os
elementos da amostra são selecionados com base no julgamento ou na
conveniência (MALHOTRA, 2006).
69
Na amostra por conveniência, a seleção das unidades amostrais fica a cargo do
entrevistador. O uso de estudantes é um claro exemplo desta técnica de
amostragem. Por conta da fonte potencial de tendenciosidade de seleção, as
amostras pro conveniência não são representativas (MALHOTRA, 2006). Hair,Jr,
Babin, Money e Samouel (2005, p. 247) explicam que “a amostra por conveniência
envolve a seleção de elementos da amostra que estejam mais disponíveis para
tomar parte no estudo e que podem oferecer as informações necessárias”. Essas
foram exatamente as razões que, neste estudo, levaram à seleção desse método de
amostragem.
3.8. Coleta de Dados e Instrumento de Pesquisa
3.8.1. Método de Coleta de Dados
Utilizou-se, no presente estudo, o método de levantamento, a abordagem mais
utilizada em coleta quantitativa de dados primários. A aplicação deste método é
simples e os dados, confiáveis, pois todas as respostas limitam-se às alternativas
apresentadas. Adicionam-se a essas vantagens a relativa simplicidade de
codificação, análise e interpretação dos dados (MALHOTRA, 2006).
3.8.2. A Coleta de Dados
Os dados foram coletados através de uma survey auto-administrada realizada com
estudantes universitários do estado do Rio de Janeiro entre 23 de março e 30 de
junho de 2009. Todos os questionários foram aplicados dentro das salas de aula sob
a supervisão do entrevistador. Com isso, os respondentes tiveram acesso à
assistência do entrevistador durante todo o tempo de preenchimento, o que garantiu
o mesmo padrão de informação aos respondentes e facilitou o esclarecimento de
dúvidas, auxiliando o preenchimento correto do questionário. De acordo com Triola
(1999) dados coletados de forma imprecisa ou descuidada perdem seu valor mesmo
que a amostra seja grande.
O entrevistador percorreu 47 salas de aula de diversas IES do estado do Rio de
Janeiro. O acesso às salas de aula foi obtido mediante contato prévio com diversos
professores de graduação. O orientador do presente estudo cedeu uma lista com
nomes de colegas para o contato inicial. Os primeiros contatos foram estabelecidos
pessoalmente, e, os demais, por meio de telefone ou e-mail.
70
Através desse contato, os professores marcavam uma data e um horário específicos
para o entrevistador visitar a turma. Os professores interrompiam as aulas, por cerca
de 10 minutos, para o entrevistador aplicar o questionário.
Em muitas IES ocorreu um processo de bola de neve: os professores do contato
inicial apresentaram o entrevistador a outros professores nos corredores ou na sala
de professores. Alguns professores cederam o e-mail de colegas para o
entrevistador. Em uma instituição, um professor enviou o escopo do estudo aos
coordenadores dos cursos de administração e contabilidade. Os coordenadores, por
sua vez, repassaram o e-mail aos professores desses cursos, facilitando a
abordagem pessoal com esses professores e, depois, a aplicação dos questionários.
O momento da interrupção da aula foi acordado com cada professor. Na maioria das
vezes, a aplicação ocorreu nos minutos finais das aulas. Porém, muitas interrupções
aconteceram também no início e no meio das aulas.
Na sala de aula, a apresentação da pesquisa era iniciada pelo professor, que fazia
uma apresentação do entrevistador. O entrevistador, por sua vez, se apresentava e
introduzia o tema aos alunos, sem aprofundar o assunto para não influenciar a
opinião dos respondentes. Em algumas salas de aula, os professores apenas faziam
uma apresentação rápida e pediam para o entrevistador passar o questionário aos
alunos. Em duas oportunidades, o professor solicitou ao entrevistador uma
explicação detalhada aos alunos sobre o método e os objetivos da pesquisa. Isso foi
feito depois da aplicação dos questionários para não introduzir um viés nas
respostas dos alunos.
O comprometimento dos professores para com o estudo foi fundamental para a
colaboração dos estudantes. Apenas alguns poucos questionários foram entregues
sem preenchimento.
Verificou-se que a disposição dos alunos em colaborar era maior quando a aula se
aproximava ao tema da dissertação ou à de pesquisa em geral. Porém, a eventual
pouca disposição não se traduziu em respostas menos apropriadas. Pode-se
observar que alguns questionários continham sinais de rasuras ou de aplicação de
líquido apagador de caneta, o que demonstra um certo cuidado e atenção dos
respondentes.
71
3.8.3. Instrumento de Coleta de Dados
O instrumento de coleta de dados foi desenvolvido com base na literatura. Todas as
questões do questionário são do tipo de alternativa fixa, obrigando o respondente a
escolher entre um conjunto predeterminado de respostas (MALHOTRA, 2006).
Todas as escalas do questionário são do tipo diferencial semântico de sete pontos,
cujos pontos extremos estão associados a rótulos bipolares. Esse tipo de escala é
versátil, o que a torna popular em pesquisas de marketing (MALHOTRA, 2006).
O questionário contempla uma parte inicial com uma apresentação aos
respondentes e instrução de preenchimento. A segunda parte do questionário é
composta por perguntas demográficas sobre o respondente. A terceira e última parte
contempla quatro grupos de perguntas: (a) relativas à credibilidade do endossante,
escala da Ohanian (1990); (b) relativas ao envolvimento do consumidor com o
esporte, escala de Shank e Beasely (1998); (c) relativas ao envolvimento do
consumidor com o produto, escalas de Jain e Srinivasan (1990) e Zaichkowsky
(1994); e (d) relativas à intenção de compra dos consumidores.
A pergunta filtro, sobre o reconhecimento de Kaká pelo respondente, poderia estar
posicionada no início do questionário, pois os questionários dos respondentes que
não reconhecessem o jogador seriam descartados. Porém, as variáveis relativas à
credibilidade do endossante contém perguntas relacionadas à beleza física de Kaká,
o que poderia constranger os respondentes do gênero masculino, o que de fato foi
observado, principalmente na questão sobre a sensualidade de Kaká. O
posicionamento dessa questão filtro, próxima ao final do questionário, objetivou
reduzir a perda no número de respondentes por inibição. A ordem das questões é
um dos elementos que garantem um questionário bem elaborado (GIL, 1995).
Foram elaborados quatro versões distintas do questionário, uma para cada tipo de
produto: tênis, celular, bebida esportiva e refrigerante. Antes de cada coleta, o
entrevistador ordenou os questionários, o que garantiu que todas as turmas
preenchessem questionários sobre os quatro produtos. Além disso, essa ordenação
também garantiu um equilíbrio da quantidade de questionários coletados de cada
produto e de cada gênero por produto.
Com o objetivo de adequar a formulação das questões e melhorar a forma de
apresentação do conteúdo, o questionário foi submetido a testes prévios à
72
aplicação. O pré-teste é fundamental e a coleta de dados jamais deve ser iniciada
sem passar por um pré-teste (CHURCHILL e IACOBUCCI, 2002). Gil (1995)
argumenta que o pré-teste é importante para evidenciar falhas na redação do
questionário. O pré-teste foi realizado através de entrevista pessoal. Iniciou-se com
a aplicação do questionário a 4 pessoas do sexo feminino de cursos de graduação
de diferentes IES do Rio de Janeiro no dia 08 de janeiro de 2008. Após o
preenchimento do questionário, cada respondente foi incentivado a criticar as
questões e a formatação do questionário, além de relatar dificuldades de
preenchimento e entendimento das questões. As avaliações das respondentes
foram incorporadas ao instrumento de coleta: foram incluídas mais instruções de
preenchimento na primeira página com base nas instruções de Zaichkowsky (1994)
e Fonseca e Rossi (1999) e um filtro na parte de dados pessoais para garantir que
somente os estudantes de graduação fossem incluídos na amostra. Além disso,
especificou-se que os respondentes poderiam escrever o nome ou o apelido do
jogador de futebol indicado na pesquisa, não se exigindo o preenchimento do nome
completo do jogador, pois o objetivo da questão era apenas garantir que o
respondente reconhecesse a imagem da celebridade do esporte. A questão também
foi reformulada, trocando-se a pergunta “você conhece este jogador de futebol?” por
“você reconhece este jogador de futebol?”.
Na seqüência, o questionário foi respondido por 3 estudantes do sexo masculino,
que avaliaram o produto celular no dia 14 de janeiro de 2009 e 2 estudantes do sexo
feminino, que avaliaram o produto bebida esportiva no dia 28 de janeiro de 2009.
Após a avaliação do questionário por esses 5 estudantes, observou-se que todas as
alterações necessárias já haviam sido realizadas. Portanto, o formato do
questionário foi finalizado, inclusive a apresentação gráfica, as instruções de
preenchimento e a introdução do questionário.
3.9. Análise de Dados
Os dados coletados foram analisados através de quatro tipos de análise, que serão
detalhadas a seguir: análise descritiva e análise fatorial exploratória (EFA),
realizadas com o auxílio do software SPSS versão 17; e análise fatorial confirmatória
(CFA) e modelagem de equações estruturais (SEM), utilizando-se o software AMOS
versão 17.
73
3.9.1. Análise Descritiva
Primeiramente realizou-se uma análise univariada dos dados. Investigou-se a
freqüência, a média e o desvio padrão das variáveis relativas ao perfil dos
respondentes. Em seguida, investigou-se também a distribuição de freqüência, a
média e o desvio padrão de cada uma das variáveis formadoras de cada escala.
Foram eliminados da amostra os casos com falhas de preenchimento e investigou-
se a presença de
outliers.
Em seguida, testou-se a existência de possíveis diferenças significativas entre as
respostas dos gêneros masculino e feminino e entre respondentes de diferentes
faixas etárias. Para tanto, operacionalizou-se uma variável dicotômica, subdividindo
a amostra entre jovens e adultos. O teste t foi inicialmente utilizado para avaliar a
significância estatística da diferença entre as médias. A rejeição da hipótese nula, de
que as médias são iguais, ocorre se o valor absoluto da estatística t for maior do que
o valor crítico (Hair et al., 2006, p. 390). Considerou-se o nível de significância de
5%. Segundo Triola (1999, p. 145-146), a escolha mais comum para o grau de
confiança é a opção 95%, “porque proporciona bom equilíbrio entre a precisão
(refletida na amplitude do intervalo de confiança) e a confiabilidade (expressa pelo
grau de confiança).”
Na seqüência, verificou-se a existência de diferenças significativas nas respostas
entre os grupos utilizando-se a ANOVA. De acordo com Hair (2006, p. 388-391) a
Análise da Variância (ANOVA) é adequada para testar a existência de diferenças
entre dois ou mais grupos na variável independente, para uma única variável
dependente. A H
0
do teste F é que não existe diferença na média da variável
dependente entre os grupos. Desta forma, rejeitar a H
0
significa que existe diferença
significativa entre as médias dos grupos.
No entanto, o teste não indica especificamente entre quais grupos essa diferença se
verifica. Para tanto, fez-se necessário utilizar os testes
post hoc. O teste post hoc é
utilizado para comparar diferenças de médias após a realização dos testes para
efeitos principais
. Ele testa todas as possíveis combinações de grupos (HAIR et al.,
2006, p. 386). Quando a homogeneidade da variância da amostra não é suportada,
o teste
post hoc T
2
de Tamhane é adequado (TAMHANE, 1977).
74
De acordo com Daniel (1990, p. 181-2) o teste Qui-quadrado (χ
2
) de Pearson é o
procedimento não paramétrico adequado para testar a independência de variáveis
inerentemente categóricas. A H
0
do teste χ
2
é que os dois critérios de classificação
são independentes. Desta forma, rejeitar a H
0
significa que as variáveis são
relacionadas em algum grau. O coeficiente Phi (
φ) é utilizado para avaliar a força da
associação entre variáveis dicotômicas e pode assumir valores entre -1 e 1
(DANIEL, p. 401-402, 1990). Uma regra prática estabelece que um
φ menor do que
0,3 (-0,3) indica que a relação é fraca (OSBORN, 2006, p. 260). A estatística V de
Cramer, é o indicador apropriado para medir a força de associação entre variáveis
categóricas, em tabelas de contingência de quaisquer tamanhos, podendo assumir
valores entre 0 e 1, onde 0 indica que não há associação entre as variáveis,
enquanto 1 indica a existência de correlação perfeita entre as variáveis (DANIEL, p.
403-404, 1990). Finalmente, a estatística C (Coeficiente de Contingência) é um
indicador amplamente utilizado para medir a força da associação entre variáveis
categóricas não ordenadas. Diferentemente dos índices anteriormente mencionados,
o limite superior do valor da estatística C depende do tamanho da tabela de
contingência. Por exemplo, no caso de uma tabela 2x2, o limite superior da
estatística será 0,707. Esse indicador é utilizado quando não se pode aplicar
nenhuma das outras medidas de associações (SIEGEL, 1977, p. 221, 226-7).
3.9.2.Análise Fatorial Exploratória (EFA)
Após a análise descritiva, foram realizadas diversos procedimentos de análise
fatorial exploratória objetivando a validação das escalas, ou seja, a primeira
depuração de cada uma das escalas utilizadas neste estudo. Nesta etapa, portanto,
foram avaliados os fatores de carga de cada item das escalas compostas.
A significância dos fatores de carga pode ser avaliada utilizando-se como critério o
poder estatístico (HAIR et al., 2006, p. 128). O quadro 1 apresenta fatores de carga
considerados significativos para diferentes tamanhos de amostra, considerando um
nível de poder de 80%.
Quadro 1 - Significância do Fator de Carga em função do Tamanho da Amostra
Fonte: Adaptado de Hair et al. (2006, p. 128)
Fator de Carga 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75
Tamanho da Amostra
350 250 200 150 120 100 85 70 60 50
75
Avaliou-se também a confiabilidade dos construtos, que foi realizada através de três
processos:
α de Cronbach; correlação ítem-com-total (correlação do item com o
escore da escala múltipla); e a correlação inter-itens (a correlação entre os itens da
escala). O
α de Cronbach, medida amplamente utilizada, avalia a consistência de
uma escala inteira (HAIR et al., 2005). Para escalas do tipo diferencial semântico,
espera-se o limite de 0,9 desse coeficiente (ZAICHKOWSKY, 1994). Entretanto,
escalas com muitos itens podem inflar o
α de Cronbach (HAIR et al., 2006, p. 137),
desta forma, optou-se por verificar a correlação item-total corrigida das escalas, que
deve exceder o limite sugerido de 0,50 (BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4). A
correlação entre os itens da escala (variáveis ordinais) foi mensurada através do
teste de correlação de postos de Spearman. O limite sugerido para este teste é de
0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137; BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4).
Adicionalmente, avaliou-se a validade convergente e discriminante dos construtos de
cada escala, respectivamente através do exame da correlação entre as variáveis
componentes de cada construto e entre as variáveis pertencentes à distintos
construtos.
Finalmente, realizou-se uma investigação sobre a homocedasticidade dos escores
das escalas de envolvimento com o produto. De acordo com Hair (2006, p. 83) o
pressuposto de homocedasticidade implica que a variável dependente (neste caso o
escore) apresenta níveis iguais de variância para distintos níveis das variáveis
preditoras. Segundo o autor, a homocedasticidade é desejável porque “a variância
da variável dependente explicada em dada relação de dependência não deveria
estar concentrada apenas em um intervalo limitado de valores das variáveis
independentes”.
3.9.3. Análise Fatorial Confirmatória (CFA)
No presente estudo, utilizou-se a escala Source Credibility (SC) de Ohanian (1990)
para mensurar a credibilidade da fonte. Para validar essa escala realizou-se uma
Análise Fatorial Confirmatória (CFA). A CFA é utilizada como teste confirmatório do
modelo de mensuração proposto na teoria. Diferentemente da análise fatorial
exploratória, a CFA utiliza a teoria para especificar
a priori o número de fatores que
representam um construto latente que não pode ser medido diretamente e o número
de variáveis que pertencem a esses fatores (HAIR et al., 2006, p. 774).
76
O modelo de mensuração, que especifica os indicadores de cada construto, foi
especificado de acordo com o modelo proposto por Ohanian (1990). A análise do
modelo de mensuração foi realizada através do exame dos indicadores de ajuste do
modelo e das análises de validade convergente e discriminante dos construtos.
Existem muitos indicadores disponíveis para a avaliação do ajuste (
Goodness-of-Fit)
de um modelo. Esses indicadores são classificados em três grupos: medidas de
ajuste absoluto, medidas de ajuste incremental e medidas de ajuste parcimonioso.
Utilizou-se medidas de ajuste absoluto (
χ
2
, χ
2
/gl, GFI e RMSEA) e de ajuste
incremental (CFI) para avaliar o ajuste geral do modelo de mensuração. Indicadores
de ajuste parcimonioso são usados exclusivamente para informar qual modelo é
melhor entre vários modelos disponíveis (HAIR et al., 2006, p. 748). O presente
estudo não tem este tipo de objetivo, desta forma, indicadores dessa natureza não
foram considerados.
O
χ
2
é o indicador fundamental para verificar a existência de diferenças entre as
matrizes de covariância estimadas e observadas. A hipótese nula é que as matrizes
são iguais, indicando que o modelo tem ajuste perfeito. Sendo assim, valores de
χ
2
baixos e de p valor altos, significam que não existe diferença significante entre as
matrizes, suportando o modelo como representativo para os dados investigados.
Porém, faz-se importante ressaltar que quanto maior a amostra e o número de
variáveis observadas, maior é o valor do
χ
2
, mesmo se não houver diferenças entre
as matrizes. Desta forma, utiliza-se outros indicadores juntamente ao lado do
χ
2
para
avaliar o ajuste do modelo (HAIR et al., 2006, p. 746).
O resultado da divisão entre
χ
2
e o número de graus de liberdade resulta no índice χ
2
normado. Geralmente, valores na ordem de 3 para 1 ou menos são associados a um
bom ajuste, com exceção de uma amostra extremamente grande (>750) ou de
modelos altamente complexos (HAIR et al., 2006, p. 748).
O
Goodness-of-Fit-Index (GFI) varia de 0 a 1 e leva em conta os graus de liberdade
do teste do modelo. Quanto maior seu valor, maior o ajuste do modelo. O CFI é um
índice incremental de ajuste, que varia entre 0 e 1. Quanto maior seu valor, maior o
ajuste do modelo. Valores abaixo de 0,90 não são comumente associados a
modelos de bom ajuste (HAIR et al., 2006, p. 749).
77
A Raiz do Erro quadrático médio de aproximação (Root Mean Square Error of
Approximation
- RMSEA) integra a categoria de indicadores nomeados de badness-
of-fit
, ao lado do Root Means Square Residual (RMSR) e o Standardized Root Mean
Residual
(SRMR), pois valores altos indicam um ajuste ruim, diferentemente dos
outros índices utilizados. Hair et al. (2006, p. 752) sugerem a utilização de pelo
menos um indicador
badness-of-fit ao lado de outros indicadores na análise de
aceitabilidade de ajuste do modelo. Valores de RMSEA igual ou abaixo de 0,05
indicam um bom ajuste do modelo. Valores iguais a 0,08 ou menores, indicam erro
razoável de aproximação. Modelos com RMSEA acima de 0,1 não devem ser
utilizados (ARBUCKLE, 1995, p. 608). De acordo com Hair et al. (p. 748), os
modelos mais aceitáveis apresentam valores abaixo de 0,1. Para amostras acima de
250 casos e número de observações entre 12 e 30 por grupo, os autores alegam
que valores abaixo de 0,7 com
Comparative Fit Index (CFI) acima de 0,92 indicam
bom ajuste do modelo. O PCLOSE é um indicador relacionado ao RMSEA, pois
testa a hipótese nula de que a população de RMSEA não é maior do que 0,05
(ARBUCKLE, 1995, p. 609).
De acordo com Hair et al. (2006, p. 752), a análise dos indicadores
χ
2
, χ
2
/gl, CFI e
RMSEA provêem, suficientemente, informações para a avaliação de um modelo.
3.9.4. Modelagem de Equações Estruturais (SEM)
As quatro hipóteses do presente estudo foram testadas mediante o uso da técnica
SEM - modelagem de equações estruturais. De acordo com Hair, Anderson, Tatham
e Black (2005, p. 467), a SEM “estima uma série de equações de regressão múltipla
separadas, mas interdependentes, simultaneamente”. A modelagem de equações
estruturais pode “estimar relações de dependência múltiplas e inter-relacionadas” e
“representar conceitos não observados nessas relações”, explicando, desse modo, o
erro de mensuração no processo de estimação. Ainda de acordo com os autores, o
erro de mensuração representa o “grau em que as variáveis que podemos medir
(variáveis manifestas) não descrevem perfeitamente os construtos latentes de
interesse”. Nesse estudo, esse é o justamente o caso, uma vez que as dimensões
do modelo testado representam conceitos abstratos, como intenção de compra;
atratividade, confiabilidade e expertise da celebridade endossante.
78
Neste estudo, portanto, a SEM foi utilizada para avaliar o ajuste geral do modelo
Source Credibility de Ohanian (1990), permitindo o teste da hipótese H1. As
hipóteses H1a a H1c, respectivamente relativas à influência de cada uma das
dimensões da credibilidade do endossante na intenção de compra dos
consumidores foram testadas mediante a análise individual da significância dos
coeficientes das relações entre as variáveis latentes que compõem o construto
credibilidade do endossante e o construto intenção de compra.
Para o teste das hipóteses H2, H3 e H4 relativas respectivamente ao efeito
moderador do gênero, do envolvimento do consumidor com o esporte e do
envolvimento do consumidor com o produto na influência da credibilidade do
endossante na intenção de compra, foi utilizada a técnica SEM de Análise de
Múltiplos Grupos. De acordo com Kline (2005, p. 289, 290) a técnica
Multiple-
Sample
SEM é indicada para verificar a variação dos valores dos parâmetros entre
grupos, possibilitando desta forma o teste de efeitos de moderação das relações
especificadas no modelo pelo pertencimento a grupos distintos. Ainda de acordo
com o autor, a forma mais fácil de verificar o efeito de moderação implica em estimar
o mesmo modelo para cada uma das distintas amostras e então comparar os
coeficientes não-padronizados. Todavia o autor sugere que a comprovação do efeito
moderador seja feita mediante a especificação de restrições de igualdade entre
grupos (
cross-group equality constraints). O ajuste do modelo com restrições deve
ser comparado com o ajuste do modelo totalmente livre, utilizando-se para tal a
estatística
Δχ
2
. Se o ajuste do modelo restrito piora significativamente em relação ao
ajuste do modelo totalmente livre pode-se concluir que existe um efeito moderador.
Constatado o efeito moderador geral da variável, pode-se avaliar então o efeito
específico em cada uma das dimensões do modelo. Novamente três modelos são
especificados, cada um restringindo todos os caminhos (relações das três
dimensões da credibilidade do endossante com a intenção de compra), exceto o
caminho que se deseja examinar. O ajuste de cada um desses modelos é
comparado com o ajuste do modelo com todos os caminhos restritos. A variável
moderadora exerce efeito na relação entre cada uma das dimensões da
credibilidade do endossante na intenção de compra, se a respectiva estatística
Δχ
2
for significativa.
79
4. RESULTADOS
Este capítulo apresenta os resultados do presente estudo. Primeiro são
apresentadas as características descritivas da amostra. Em seguida, detalha-se a
operacionalização dos construtos e validação das escalas. Por fim, são
apresentados os resultados dos testes das hipóteses de pesquisa.
4.1. Estatísticas Descritivas da Amostra
Nesta pesquisa foram coletados 1.122 questionários. Destes, 83 questionários
(7,4%) foram descartados por um dos seguintes motivos: preenchimento
inadequado, falta de preenchimento de algum item, dados pessoais incompletos,
falta de reconhecimento da imagem do jogador Kaká (respondente estrangeiro). Os
1.039 questionários restantes (92,6%) foram preenchidos corretamente. Destes,
porém, 14 questionários foram descartados devido à idade dos respondentes, pois
os informantes não se encontravam dentro do filtro definido de 17 a 30 anos. Como
resultado final, 1.025 questionários (91,4%) foram considerados válidos.
A média de idade dos respondentes é de 21,4 anos. A maior parte dos informantes
tinha entre 17 e 21 anos (60,2%). Os respondentes entre 22 e 26 anos totalizaram
35,9%. Poucos respondentes tinham entre 27 e 30 anos (3,9%).
A pesquisa foi realizada com base na amostragem por quotas, por este motivo o
número de respondentes por gênero e por produto foi semelhante (ver Quadro 2).
Dos 1.025 informantes, 525 (51,2%) são do gênero feminino e 500 (48,8%) do
gênero masculino. Vale ressaltar que cada respondente forneceu dados
exclusivamente sobre um dos produtos investigados.
Quadro 2 - Questionários Válidos por Gênero e Produto
Produto Masculino Feminino Total Produto
Tênis 125 128 253
Celular 125 134 259
Bebida Esportiva 125 130 255
Refrigerante 125 133 258
500 525
48,8% 51,2%
Total 1025
80
Visitou-se 26 cursos em 9 instituições de ensino superior (IES) privadas e 4 públicas,
totalizando 13 IES visitadas no período. A maior parte dos informantes pertence à
área de humanas (86,7%). Pode-se observar maior incidência de respondentes dos
cursos de comunicação (38,2%) e administração (35,0%) (ver Quadro 3).
Quadro 3 - Freqüência dos Cursos de Graduação
Em relação às IES visitadas, percebe-se maior incidência de respondentes da PUC-
RJ (42,5%), seguida da UFRJ (21,1%) (ver Quadro 4).
Quadro 4 - Freqüência das Instituições de Ensino Superior
Cursos Freqüência Percentual
Comunicação Social 392 38,2%
Administração 359 35,0%
Engenharia 78 7,6%
Ciências Contábeis 72 7,0%
Museologia 34 3,3%
Fisioterapia 14 1,4%
Design Gráfico 12 1,2%
Medicina 12 1,2%
Outros 52 5,3%
Total
1025 100,0%
Universidade Freqüência Percentual
PUC 436 42,5%
UFRJ 216 21,1%
FACHA 114 11,1%
ESPM 109 10,6%
IBMEC 57 5,6%
Uni-Rio 44 4,3%
UCAM 42 4,1%
Outros 7 0,7%
Total
1025 100,0%
81
4.2. Operacionalização das Escalas e Construtos
4.2.1. Envolvimento com o Esporte
A escala de envolvimento com o esporte, operacionalizada neste estudo a partir da
escala de Shank e Beasley (1998) e testada por Ko et al. (2008), foi utilizada para
mensurar o envolvimento com o futebol.
4.2.1.1. Unidimensionalidade da escala
De acordo com Hair et al. (2006, p. 136) um pressuposto para a criação de uma
escala múltipla é a unidimensionalidade dos itens, significando que os itens devem
estar fortemente associados entre si, representando desta forma um único conceito.
Os autores sugerem a utilização de análise fatorial (exploratória ou confirmatória)
para verificar a unidimensionalidade da escala, que deve apresentar itens com
cargas altas em um único fator.
Para validação da escala, foi realizada uma Análise Fatorial Exploratória (EFA),
utilizando a técnica de componentes principais, com rotação ortogonal (Varimax),
reproduzindo-se desta maneira o procedimento utilizado pelos criadores da escala.
Para extração dos fatores, foi utilizado o critério de autovalor (
eingenvalue) maior do
que 1, resultando em apenas uma dimensão para a escala (KMO = 0,933), com
variância total explicada de 71,8%, com todos os 8 itens apresentando um fator de
carga maior do que 0,80 (ver Quadro 5).
Em seguida, dividiu-se a amostra em duas subamostras (gênero masculino e
feminino). Realizou-se nova EFA e a unidimensionalidade da escala foi mais uma
vez constatada (KMO respectivamente = 0,927 e 0,919), com variância total
explicada respectivamente de 72,7% e 67,2%, com todos os 8 itens apresentando
um fator de carga maior do que 0,77 (ver Quadro 5).
4.2.1.2. Dimensões Afetiva e Cognitiva
Uma vez que Shank e Beasley (1998) observaram em seu estudo que a escala
poderia ser composta por duas dimensões (afetiva e cognitiva), realizou-se também
uma EFA, mediante a extração forçada de 2 fatores (KMO = 0,933), com variância
total explicada de 80,7%, com todos os itens apresentando um fator de carga maior
82
do que 0,77, exceto para a variável Fut3i que apresentou um fator de carga = 0,68
(ver Quadro 5).
Os resultados do presente estudo suportam a divisão dos 8 itens em dois fatores, de
acordo com o sugerido por Shank e Beasley (1998). Neste caso, as variáveis Fut1,
Fut2i e Fut4i, compõem a dimensão afetiva (
α de Cronbach = 0,89) e as variáveis
Fut3i, Fut5, Fut6, Fut7 e Fut8i, compõem a dimensão cognitiva (
α de Cronbach =
0,93). De forma semelhante ao que ocorreu no estudo de Shank e Beasley (1998) a
variável Fut3i (sem valor – valioso) dividiu sua carga entre os dois fatores. No estudo
de Ko et al. (2008), essa foi a variável com a menor carga (0,71) (ver Quadro 5).
Uma possível explicação para o comportamento da variável Fut3i pode ser a
natureza das âncoras utilizadas para mensurá-la (valioso em português /
valuable na
escala original). A palavra valor é utilizada muitas vezes significando preço. Desta
forma, respondentes distintos podem avaliar de forma distinta essa variável, uns
utilizando o significado de valor e outros utilizando o significado de preço.
De acordo com Shank e Beasley (1998) o modelo com duas dimensões apresentou
um melhor ajuste do que com uma só dimensão. Contudo, os autores argumentam
que a existência de duas dimensões necessita de investigações mais profundas.
Com esse propósito, realizou-se finalmente uma EFA utilizando a técnica de
fatoração de eixos principais (
principal axis factoring), para preservar a correlação
entre os fatores e para evitar a concentração das cargas no primeiro fator, típico da
técnica de componentes principais. Foi utilizado o critério de autovalor (
eingenvalue)
maior do que 1 para a extração dos fatores, resultando novamente em apenas uma
dimensão para a escala (KMO = 0,933), com variância total explicada de 67,8%,
com todos os 8 itens apresentando um fator de carga maior do que 0,77 (ver Quadro
5).
O Quadro 5 apresenta os resultados da EFA do presente estudo, de forma a
possibilitar uma comparação com os resultados dos estudos de Shank e Beasley
(1998), criadores da escala, e de Ko et. al. (2008), que utilizaram a escala em estudo
realizado na Coréia.
83
Quadro 5 - Análise Fatorial Exploratória – Comparação com Outros Estudos
Dimensões Item Ancoras semânticas
(1998) (2008) Geral Masculino Feminino
Fut1 entediante - entusiasmante 0,85 0,82 0,81 0,80 0,78 0,86 0,77
Fut2i desinteressante - interessante 0,92 0,83 0,83 0,83 0,80 0,84 0,80
Fut4i não tem atrativos - tem atrativos 0,87 0,86 0,83 0,86 0,79 0,78 0,83
Fut3i sem valor - valioso 0,61 0,71 0,85 0,85 0,82 0,68 0,80
Fut5 inútil - útil 0,81 0,90 0,85 0,84 0,85 0,81 0,83
Fut6 desnecessário - necessário 0,90 0,90 0,86 0,87 0,83 0,87 0,84
Fut7 irrelevante - relevante 0,83 0,92 0,87 0,90 0,84 0,83 0,86
Fut8i sem importância - importante 0,80 0,89 0,87 0,87 0,85 0,79 0,85
N: 136 390 1025 500 525 1025 1025
Alfa de Cronbach: 0,93 0,95 0,94 0,95 0,93 0,89 e 0,93 0,94
Variância Explicada: NI 73,0% 71,8% 72,7% 67,2% 80,7% 67,9%
KMO: NI NI 0,933 0,927 0,919 0,933 0,933
Afetiva
Cognitiva
Presente estudo
Unidimensional
Fatoração eixos
principais
Shank&Beasley Ko et al
2 fatores
84
4.2.1.3. Confiabilidade da escala
A confiabilidade da escala unidimensional foi aferida através de três processos: α de
Cronbach; correlação ítem-com-total (correlação do item com o escore da escala
múltipla); e a correlação inter-itens (a correlação entre os itens da escala).
O coeficiente de confiabilidade
α de Cronbach, que avalia a consistência da escala,
foi de 0,94, acima do limite de 0,9, esperado para escalas do tipo diferencial
semântico (ZAICHKOWSKY, 1994). Esse resultado é consistente com o encontrado
nos estudos de Shank e Beasley (1998) e Ko et al. (2008),
α de Cronbach
respectivamente = 0,93 e 0,95 (ver Quadro 6). Testou-se ainda o impacto no
coeficiente
α de Cronbach da eliminação de cada um dos itens da escala. A
eliminação de quaisquer dos itens da escala não é capaz de produzir um aumento
nesse coeficiente (ver Quadro 6).
Uma vez que a escala possui muitos itens (oito), o que pode inflar o
α de Cronbach
(HAIR et al., 2006, p. 137), optou-se por verificar também a correlação item-total
corrigida, que variou entre 0,753 e 0,828, excedendo o limite sugerido de 0,50
(BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4), bem como a correlação entre os itens da
escala, mensuradas através do teste de correlação de postos de Spearman, que
apresenta correlações variando entre 0,582 e 0,796, todas significativas ao nível de
0,01, excedendo o limite sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137; BEARDEN e
NETMEYER, 1999, p. 4) (ver Quadro 6).
4.2.1.4. Validade nomológica da escala
A validade nomológica suporta o relacionamento entre os construtos teóricos
(MALHOTRA, 2006). A escala de Shank e Beasley (1998), composta pelas
dimensões afetiva e cognitiva, foi construída a partir da escala de Lascu et al.
(1995), que adaptaram a escala de Zaichkowsky (1985) para o contexto esportivo.
De fato, segundo Mulin, Hardy e Sutton (2004, p. 52), existem três formas básicas
de envolvimento com o esporte: comportamental, cognitivo e afetivo. De acordo com
Madrigal (1995), pouco se sabe sobre as reações afetivas e cognitivas de
consumidores que freqüentam eventos esportivos. Gantz e Wenner (1995) afirmam
que o envolvimento com o esporte possui aspectos cognitivos, afetivos e
comportamentais.
85
Quadro 6 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de Cronbach
se o item for
excluido
Fut1 Fut2i Fut4i Fut3i Fut5 Fut6 Fut7 Fut8i
Fut1 entediante - entusiasmante 5,4 1,85 0,753 0,939 1
Fut2i desinteressante - interessante 5,3 1,88 0,780 0,937 0,796 1
Fut4i não tem atrativos - tem atrativos 5,4 1,66 0,782 0,937 0,694 0,721 1
Fut3i sem valor - valioso 4,7 1,79 0,797 0,936 0,624 0,672 0,679 1
Fut5 inútil - útil 4,7 1,75 0,801 0,936 0,587 0,619 0,618 0,661 1
Fut6 desnecessário - necessário 4,8 1,68 0,812 0,935 0,582 0,609 0,602 0,678 0,768 1
Fut7 irrelevante - relevante 4,9 1,76 0,828 0,934 0,609 0,643 0,639 0,702 0,744 0,790 1
Fut8i sem importância - importante 4,9 1,79 0,820 0,934 0,612 0,650 0,651 0,736 0,713 0,743 0,782 1
Todas as correlações são significativas ao nível 0,01
Afetiva
Cognitiva
86
4.2.1.5. Escore do Envolvimento com o Esporte
Shank e Beasley (1998) operacionalizaram o escore do envolvimento com o esporte
como sendo uma variável soma dos 8 itens da escala, podendo variar de 8 (1 x 8
itens) a 56 (7 x 8 itens). Onde 8 indica o grau mais baixo de envolvimento com o
esporte e 56, o grau mais alto de envolvimento. Os autores operacionalizaram
também uma variável
dummy para representar de forma dicotômica o grau de
envolvimento com o esporte. Assim, os respondentes com escores abaixo da
mediana corresponderiam às pessoas com baixo envolvimento e acima da mediana,
com alto envolvimento.
No presente estudo, o mesmo processo foi utilizado. O escore geral médio
observado foi de 40,1 (DP = 11,99) e a mediana foi de 42. Seguindo o procedimento
adotado por Shank e Beasley (1998), os respondentes que obtiveram escore menor
do que 42 (N = 499, representando 48,7%), foram incluídos no grupo de baixo
envolvimento, os demais, com escore igual ou superior a 42 (N = 526, representando
51,3%) foram incluídos no grupo de alto envolvimento.
4.2.1.6. Efeito das variáveis demográficas no envolvimento com o esporte
Para investigar o efeito das variáveis demográficas (gênero e faixa etária) no
envolvimento com o esporte, foi operacionalizada uma variável demográfica
dicotômica para representar a faixa etária dos respondentes. Para tanto, observou-
se o mesmo procedimento de separação baseada na mediana. No presente estudo,
a média geral de idade dos respondentes foi de 21,3 anos (DP = 2,31) e a mediana
foi de 21 anos. Desta forma, os respondentes com idade inferior a 21 anos (N = 391,
representando 38,1%), foram incluídos no grupo dos jovens, os demais, com idade
igual ou superior a 21 anos (N = 634, representando 61,9%), foram incluídos no
grupo dos adultos.
O Quadro 7 a seguir, apresenta a distribuição do elementos da amostra em função
do envolvimento com o esporte, gênero e faixa etária. O Quadro 8 detalha as
estatísticas não paramétricas (Qui-quadrado, Phi, V de Cramer e Coeficiente de
Contingência) utilizadas para investigar o efeito das variáveis demográficas.
87
Quadro 7 - Envolvimento com o Esporte por Gênero e Faixa Etária
Quadro 8 – Efeito do Gênero e Faixa Etária no Envolvimento com o Esporte
De acordo com Daniel (1990, p. 181-2) o teste Qui-quadrado (χ
2
) de Pearson é o
procedimento não paramétrico adequado para testar a independência de variáveis
Baixo
Envolvimento
Alto
Envolvimento
N 61 118 179
% Faixa Etária 34,1% 65,9% 100,0%
% Envolvimento com Esporte 38,9% 34,4% 35,8%
% Total 12,2% 23,6% 35,8%
N 96 225 321
% Faixa Etária 29,9% 70,1% 100,0%
% Envolvimento com Esporte 61,1% 65,6% 64,2%
% Total 19,2% 45,0% 64,2%
N 157 343 500
% Faixa Etária 31,4% 68,6% 100,0%
% Envolvimento com Esporte 100,0% 100,0% 100,0%
% Total 31,4% 68,6% 100,0%
N 127 85 212
% Faixa Etária 59,9% 40,1% 100,0%
% Envolvimento com Esporte 37,1% 46,4% 40,4%
% Total 24,2% 16,2% 40,4%
N 215 98 313
% Faixa Etária 68,7% 31,3% 100,0%
% Envolvimento com Esporte 62,9% 53,6% 59,6%
% Total 41,0% 18,7% 59,6%
N 342 183 525
% Faixa Etária 65,1% 34,9% 100,0%
% Envolvimento com Esporte 100,0% 100,0% 100,0%
% Total 65,1% 34,9% 100,0%
Feminino
Faixa Etária
Jovens
Adultos
Total
Gênero e Faixa Etária
Envolvimento com o Esporte
Total
Masculino
Faixa Etária
Jovens
Adultos
Total
Valor Sig (bilateral) Valor Sig (bilateral) Valor Sig (bilateral) Valor Sig (bilateral)
Qui-quadrado 116,716 0,000 0,091 0,762 0,928 0,335 4,295 0,038
Phi -0,337 0,000 -0,009 0,762 0,043 0,335 -0,090 0,038
V de Cramer 0,337 0,000 0,009 0,762 0,043 0,335 0,090 0,038
Coeficiente de Contingência 0,320 0,000 0,009 0,762 0,043 0,335 0,090 0,038
Envolvimento com o Esporte
Gênero e Faixa Etária
Gênero Faixa Etária
Masculino Feminino
88
inerentemente categóricas. A H
0
do teste χ
2
é que os dois critérios de classificação
são independentes. Desta forma, rejeitar a H
0
significa que as variáveis são
relacionadas em algum grau.
O coeficiente Phi (
φ) é utilizado para avaliar a força da associação entre variáveis
dicotômicas e pode assumir valores entre -1 e 1 (DANIEL, p. 401-402, 1990). Uma
regra prática estabelece que um
φ menor do que 0,3 (-0,3) indica que a relação é
fraca (OSBORN, 2006, p. 260).
A estatística V de Cramer, é o indicador apropriado para medir a força de
associação entre variáveis categóricas, em tabelas de contingência de quaisquer
tamanhos, podendo assumir valores entre 0 e 1, onde 0 indica que não há
associação entre as variáveis, enquanto 1 indica a existência de correlação perfeita
entre as variáveis (DANIEL, p. 403-404, 1990).
A estatística C (Coeficiente de Contingência) é um indicador amplamente utilizado
para medir a força da associação entre variáveis categóricas não ordenadas.
Diferentemente dos índices anteriormente mencionados, o limite superior do valor da
estatística C depende do tamanho da tabela de contingência. Por exemplo, no caso
de uma tabela 2x2, o limite superior da estatística será 0,707. Esse indicador é
utilizado quando não se pode aplicar nenhuma das outras medidas de associações
(SIEGEL, 1977, p. 221, 226-7).
A avaliação da força da relação expressa pelas estatísticas V e C pode ser feita a
partir da regra prática proposta por Cohen (1988) (ver Quadro 9) a seguir.
Quadro 9 - Regra Prática de Cohen para Força da Associação
4.2.1.6.1. Relação entre Gênero e Envolvimento com o Esporte
No presente estudo testou-se a relação entre as variáveis dicotômicas gênero e
envolvimento com o esporte. O teste
χ
2
permitiu rejeitar a hipótese de
Limite
inferior
Limite
superior
Associação
0 0,1 Irrelevante (trivial)
0,1 0,3 Fraca (small)
0,3 0,5 Moderada (moderate)
0,5 0,7 Forte (large)
0,7 0,9 Muito forte (very large)
89
homogeneidade das amostras (χ
2
= 116,716; p valor < 0,01). Constatou-se, portanto,
a existência de uma relação entre gênero e envolvimento com o esporte. Os
indicadores
φ, V de Cramer e Coeficiente de Contingência (respectivamente iguais a
-0,337, 0,337 e 0,320, todos com p valor < 0,01) revelam que a força da associação
entre essas variáveis é moderada (ver Quadro 8).
Como pode ser verificado no Quadro 7, os respondentes do gênero masculino
apresentam um alto envolvimento com o esporte (proporção = 343/500 = 68,6%),
enquanto os respondentes do gênero feminino demonstram um baixo envolvimento
com o esporte (proporção = 342/525 = 65,1%).
4.2.1.6.2. Relação entre Faixa Etária e Envolvimento com o Esporte
Testou-se também a relação entre as variáveis dicotômicas faixa etária e
envolvimento com o esporte. Não foi possível rejeitar a hipótese de homogeneidade
das amostras (
χ
2
= 0,091; p valor = 0,762). Diante disso, não foi possível constatar a
existência de uma relação entre faixa etária e envolvimento com o esporte. Os
indicadores
φ, V de Cramer e Coeficiente de Contingência (respectivamente iguais a
-0,009, 0,009 e 0,009, todos com p valor = 0,762) demonstram a inexistência de
associação entre essas variáveis.
4.2.1.6.3. Relação entre Gênero, Faixa Etária e Envolvimento com o Esporte
Por fim, testou-se a relação entre as três variáveis simultaneamente: gênero, faixa
etária e envolvimento com o esporte.
Para o gênero masculino, não foi possível rejeitar a hipótese de homogeneidade das
amostras (
χ
2
= 0,928; p valor = 0,335). Diante disso, não foi possível constatar a
existência de uma relação entre gênero masculino, faixa etária e envolvimento com
o esporte. Os indicadores
φ, V de Cramer e Coeficiente de Contingência (todos
iguais a 0,043 e todos com p valor = 0,335) demonstram a inexistência de
associação entre essas variáveis (ver Quadro 8 retro).
Para o gênero feminino, o teste
χ
2
permitiu rejeitar a hipótese de homogeneidade
das amostras (
χ
2
= 4,295; p valor < 0,05). Constatou-se, portanto, a existência de
uma relação entre o gênero feminino, faixa etária e envolvimento com o esporte.
Como pode ser verificado no Quadro 7 (retro) os respondentes do gênero feminino
da faixa etária “adultos” apresentam uma maior proporção de baixo envolvimento
90
com o esporte (proporção = 215/313 = 68,7%) quando comparados com os
respondentes do mesmo gênero da faixa etária “jovens” (proporção = 127/212 =
59,9%). Em outras palavras, as mulheres adultas tendem a apresentar um grau
ainda mais baixo de envolvimento com o esporte.
Os indicadores
φ, V de Cramer e Coeficiente de Contingência (respectivamente
iguais a -0,090, 0,090 e 0,090, todos com p valor < 0,05) revelam, no entanto, que a
força da associação entre essas variáveis é muito fraca (ver Quadro 8 retro).
4.2.1.6.4. Efeito da Variável Gênero na Escala de Envolvimento com o Esporte
O teste t foi utilizado para avaliar a significância estatística da diferença entre as
médias dos escores e de cada um dos itens da escala dos respondentes do gênero
masculino e feminino em relação ao envolvimento com o esporte. Para tal,
considerou-se o nível de significância de 5%. De acordo com Hair et al. (2006, p
390), a rejeição da hipótese nula, de que as médias são iguais, ocorre se o valor
absoluto da estatística t for maior do que o valor crítico.
O teste t permitiu rejeitar a hipótese nula de igualdade de médias para o escore
geral da escala de envolvimento com o esporte (t = 10,77; p valor < 0,01), apontando
a existência de diferença significativa entre as médias das duas subamostras.
A partir da comparação das médias dos escores obtidos pelos respondentes do
gênero masculino (média do escore = 43,98 e DP = 11,328) e feminino (média do
escore = 36,33 e DP = 11,408), observa-se que os respondentes do gênero
masculino são mais envolvidos com o esporte do que os respondentes do gênero
feminino (ver Quadro 10). Shank e Beasley (1998) também encontraram diferença
significativa entre a média dos respondentes dos gêneros masculino e feminino.
O teste t permitiu, ainda, rejeitar a hipótese nula de igualdade de médias para todas
as oito variáveis da escala de envolvimento com o esporte (p valor < 0,01),
apontando a existência de diferença significativa entre as médias das duas
subamostras (ver Quadro 10).
91
Quadro 10 - Diferenças de Médias dos Itens do Envolvimento com o Esporte por Gênero
Difer.
Média DP
Média DP Média DP
Média
F Sig Teste t Sig
Fut1 entediante - entusiasmante 5,4 1,85
5,90 1,702 4,88 1,844
1,03
13,765 0,000 9,280
0,000
Fut2i desinteressante - interessante 5,3 1,88
5,76 1,751 4,77 1,864
0,99
10,070 0,002 8,790
0,000
Fut4i não tem atrativos - tem atrativos 5,4 1,66
5,85 1,498 5,04 1,712
0,81
8,250 0,004 8,054
0,000
Fut3i sem valor - valioso 4,7 1,79
5,31 1,678 4,09 1,695
1,23
0,089 0,765 11,635
0,000
Fut5 inútil - útil 4,7 1,75
5,17 1,683 4,24 1,685
0,92
0,002 0,963 8,781
0,000
Fut6 desnecessário - necessário 4,8 1,68
5,30 1,588 4,40 1,651
0,91
0,126 0,723 8,948
0,000
Fut7 irrelevante - relevante 4,9 1,76
5,31 1,689 4,42 1,718
0,90
0,122 0,727 8,421
0,000
Fut8i sem importância - importante 4,9 1,79
5,37 1,701 4,49 1,763
0,87
2,197 0,139 8,075
0,000
Escore do Envolvimento com o Esporte 40,1 11,99
43,98 11,328 36,33 11,408
7,66
0,123 0,726 10,777
0,000
Teste tGeral
Dimensões Item Ancoras semânticas
Afetiva
Cognitiva
Masculino Feminino Teste Levene
92
4.2.2. Envolvimento com o Produto - Personal Involvement Inventory
No presente estudo a escala Personal Involvement Inventory (PII) de Zaichkowsky
(1994) foi utilizada para mensurar o envolvimento do consumidor com o produto.
Um pressuposto para a criação de uma escala múltipla é a unidimensionalidade dos
itens, significando que os itens devem estar fortemente associados entre si,
representando desta forma um único conceito. Caso a escala possua múltiplas
dimensões, cada dimensão deve ser refletida em um fator separado. Os autores
sugerem a utilização de análise fatorial (exploratória ou confirmatória) para verificar
a unidimensionalidade da escala, que deve apresentar itens com cargas altas em
um único fator (HAIR et al., 2006, p. 136). A significância dos fatores de carga pode
ser avaliada utilizando-se como critério o poder estatístico (HAIR et al., 2006, p.
128). O quadro 11 apresenta fatores de carga considerados significativos para
diferentes tamanhos de amostra, considerando um nível de poder de 80%.
Quadro 11 - Significância do Fator de Carga em função do Tamanho da
Amostra
Fonte: Adaptado de Hair et al. (2006, p. 128)
Para validação da escala, foi realizada uma Análise Fatorial Exploratória (EFA),
utilizando a técnica de fatoração de eixos principais (
principal axis factoring), para
preservar a correlação entre os fatores, com rotação ortogonal (Varimax),
reproduzindo-se desta maneira o procedimento utilizado pela criadora da escala.
Para extração dos fatores, foi utilizado o critério de autovalor (
eingenvalue) maior do
que 1, resultando em duas dimensões para a escala (KMO = 0,931), com variância
total explicada de 64,9% (ver Quadro 11).
Nove dos dez itens da escala apresentaram um fator de carga maior ou igual a 0,50,
limite sugerido de acordo com a regra prática (HAIR et al., 2006, p. 129). O item
Prod2 (entediante – interessante) apresentou fator de carga igual a 0,46, entretanto,
acima de 0,40, limite aceitável para amostras com mais de 200 casos (N = 1025)
(ver Quadro 11 retro).
Fator de Carga 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 0,75
Tamanho da Amostra
350 250 200 150 120 100 85 70 60 50
93
De fato, a variável Prod2 (entediante – interessante) apresentou o menor fator de
carga em todas as EFA realizadas neste estudo. Uma possível explicação para o
comportamento dessa variável pode ser a tradução das âncoras utilizadas para
mensurá-la (entediante / interessante em português -
boring / interesting na escala
original).
De acordo com Pereira (1986, p. 1), variáveis como nacionalidade e idioma podem
fazer com que “um determinado conceito-palavra, uma frase ou uma comunicação
tenham um significado afetivo que poderá variar de nação para nação”. Em seu
estudo, o autor traduz 63 adjetivos da língua inglesa para a portuguesa e obtém os
adjetivos opostos mais expressivos para a construção de uma escala bipolar. Para a
âncora interessante, o adjetivo desinteressante teve a maior freqüência relativa
(66,2%), seguido de chato (18,5%) e todos os demais adjetivos obtiveram
freqüências baixas totalizando 15,4%. Pode-se especular, portanto, que o uso dos
adjetivos desinteressante / interessante para ancorar os pólos da variável Prod2
poderia ser mais adequado.
Essa suposição encontra algum suporte no presente estudo, uma vez que na análise
da escala de envolvimento com o esporte (SHANK e BEASLEY, 1998), se constatou
um alto fator de carga (> 0,80) para a variável Fut2i (desinteressante / interessante)
(ver Quadro 12). Faz-se relevante notar que a escala mencionada foi derivada da
escala de Lascu et al. (1995), esta última derivada da escala original de 20 itens de
Zaichkowsky (1985).
4.2.3. Teste da Escala por Produto
No estudo de Zaichkowsky (1994), o teste da escala para os produtos sorvete
(variância extraída de 73,3%) e equipamento de exercício (variância extraída de
77,6%) sugere duas dimensões, conforme o esperado pela autora. No entanto, o
teste com o produto refrigerante, constatou apenas uma dimensão, com variância
extraída de 71% e com todos os fatores de carga maiores que 0,66. Nas conclusões,
a autora alerta que não é clara a separação entre as dimensões afetiva e cognitiva e
sugere novos estudos. Faz-se necessário comentar ainda que, no estudo da autora,
para o equipamento de exercício, o item Prod9i (não envolvente – envolvente)
apresentou um fator de carga de 0,23 na dimensão afetiva e 0,52 na dimensão
cognitiva, contrariando o esperado (ver Quadro 12).
94
No presente estudo, a escala de Zaichkowsky (1994) foi testada utilizando-se quatro
produtos distintos, mediante a divisão da amostra em quatro subamostras (celular,
tênis, refrigerante e bebida esportiva). Realizou-se uma EFA para cada uma das
subamostras. A bidimensionalidade da escala foi constatada para três produtos:
celular (KMO = 0,877 e variância total explicada = 55,8%); tênis (KMO = 0,926 e
variância total explicada = 62,4%); e refrigerante (KMO = 0,932 e variância total
explicada = 64,6%). As variáveis Prod2, Prod4i, Prod6i, Prod7i e Prod9i,
compuseram a dimensão afetiva e as variáveis Prod1i, Prod3i, Prod5, Prod8 e
Prod12, compuseram a dimensão cognitiva, exatamente de acordo com o sugerido
pela autora. Para o produto bebida esportiva, no entanto, constatou-se uma única
dimensão (KMO = 0,934 e variância total explicada = 55,0%) (ver Quadro 12).
Alguns itens apresentaram fatores de carga abaixo do limite sugerido de 0,50 de
acordo com a regra prática (HAIR et al., 2006, p. 129). Para o produto celular (N =
259), os itens Prod8 (sem valor – valioso) e Prod2 (entediante – interessante)
apresentaram fatores de carga respectivamente iguais a 0,46 e 0,42. Para os
produtos tênis (N = 253) e refrigerante (N = 258), o item Prod2 (entediante –
interessante) apresentou fator de carga respectivamente igual a 0,45 e 0,49. No
entanto, todos os fatores de carga ficaram acima de 0,40, limite considerado
aceitável para amostras com mais de 200 casos (ver Quadros 11 e 12).
Uma possível explicação para o comportamento da variável Prod2 (entediante –
interessante) já foi oferecida nessa sessão. Para a variável Prod8 (sem valor –
valioso), uma possível explicação foi oferecida na discussão anterior sobre a escala
de envolvimento com o esporte de Shank e Beasley (1998), pois as âncoras
semânticas utilizadas para mensurar essa variável são idênticas àquelas utilizadas
na escala destes autores.
O Quadro 12 apresenta os resultados das EFA realizadas no presente estudo, de
forma a possibilitar uma comparação com os resultados do estudo de Zaichkowsky
(1994).
95
Quadro 12 - Análise Fatorial Exploratória – Comparação com estudo de Zaichkowsky
Dimensões Item Ancoras semânticas Unidimensional Unidimensional
Sorvete Equip. Exercício Refrigerante Geral Celular Tênis Refrigerante Bebida Esportiva
Prod2 entediante - interessante 0,77 0,83 0,71
0,46 0,42 0,45 0,49
0,65
Prod4i não entusiasmante - entusiasmante 0,69 0,96 0,81 0,68 0,74 0,78 0,57 0,77
Prod6i não atraente - atraente 0,69 0,78 0,89 0,76 0,77 0,67 0,78 0,73
Prod7i não fascinante - fascinante 0,75 0,76 0,80 0,75 0,76 0,82 0,72 0,75
Prod9i não envolvente - envolvente 0,82
0,23
0,67 0,76 0,69 0,73 0,77 0,72
Prod1i sem importância - importante 0,90 0,93 0,91 0,84 0,74 0,79 0,85 0,78
Prod3i irrelevante - relevante 0,88 0,82 0,91 0,78 0,59 0,68 0,80 0,76
Prod5 não significa nada - significa muito 0,76 0,85 0,93 0,70 0,61 0,58 0,77 0,79
Prod8 sem valor - valioso 0,69 0,77 0,87 0,60
0,46
0,55 0,60 0,72
Prod12 desnecessário - necessário 0,72 0,79 0,88 0,78 0,81 0,72 0,62 0,73
N: 47 47 47 1025 259 253 258 255
Alfa de Cronbach: 0,94 0,95 0,96 0,92 0,89 0,92 0,93 0,92
Variância Explicada: 73,3% 77,6% 71,0% 64,9% 55,8% 62,4% 64,6% 55,0%
KMO: NI NI NI 0,931 0,877 0,926 0,932 0,934
Afetiva
Cognitiva
Zaichkowsky (1994)
Bidimensional
Presente Estudo (Extração por Fatoração dos Eixos Principais)
Bidimensional
96
4.2.4. Confiabilidade da escala
A confiabilidade da escala de envolvimento com o produto foi aferida através de três
processos:
α de Cronbach; correlação ítem-com-total (correlação do item com o
escore da escala múltipla); e a correlação inter-itens (a correlação entre os itens da
escala).
O coeficiente de confiabilidade
α de Cronbach, que avalia a consistência da escala,
foi de 0,92, acima do limite de 0,9, esperado para escalas do tipo diferencial
semântico (ZAICHKOWSKY, 1994). O
α de Cronbach calculado para as
subamostras dos produtos celular, tênis, refrigerante e bebida esportiva, foram
respectivamente de 0,89, 0,92, 0,93 e 0,92 (ver Quadro 12 retro). Esse resultado é
consistente com o encontrado para os produtos sorvete, equipamento esportivo e
refrigerante nos estudos de Zaichkowsky (1998),
α de Cronbach respectivamente =
0,94, 0,95 e 0,96 (ver Quadro 12 retro). Testou-se ainda o impacto no coeficiente
α
de Cronbach da eliminação de cada um dos itens da escala para cada um dos
produtos. A eliminação de quaisquer dos itens da escala não é capaz de produzir um
aumento nesse coeficiente para nenhum dos produtos testados (ver Quadros 13, 14,
15 e 16).
Uma vez que a escala possui muitos itens (dez), o que pode inflar o
α de Cronbach
(HAIR et al., 2006, p. 137), optou-se por verificar também a correlação item-total
corrigida da escala para todos os produtos, que variou entre 0,505 e 0,813,
excedendo o limite sugerido de 0,50 (BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4), bem
como a correlação entre os itens da escala, mensuradas através do teste de
correlação de postos de Spearman.
Embora todas as correlações entre os itens da escala sejam significativas (p valor <
0,01), para o produto celular, sete correlações apresentam valores abaixo do limite
sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137; BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4).
Para o produto tênis, três correlações apresentam valores abaixo desse limite. Nota-
se, entretanto, que todas as correlações abaixo de 0,30 ocorrem somente entre itens
de dimensões distintas (afetiva e cognitiva). Os produtos refrigerante e bebida
esportiva apresentam todas as correlações acima de 0,30 (ver Quadros 13, 14, 15 e
16).
97
Quadro 13 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Celular
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de Cronbach
se o item for
excluido
Prod2 Prod4i Prod6i Prod7i Prod9i Prod1i Prod3i Prod5 Prod8 Prod12
Prod2 entediante - interessante 5,6 1,54 0,603 0,877 1
Prod4i não entusiasmante - entusiasmante 4,6 1,55 0,695 0,870 0,593 1
Prod6i não atraente - atraente 5,0 1,62 0,663 0,873 0,417 0,578 1
Prod7i não fascinante - fascinante 4,7 1,66 0,703 0,869 0,379 0,555 0,669 1
Prod9i não envolvente - envolvente 4,6 1,63 0,578 0,880 0,309 0,558 0,553 0,505 1
Prod1i sem importância - importante 6,5 0,98 0,570 0,880 0,442 0,320 0,301
0,283 0,241
1
Prod3i irrelevante - relevante 6,2 1,21 0,558 0,880 0,465 0,382 0,325 0,356 0,324 0,505 1
Prod5 não significa nada - significa muito 5,6 1,37 0,677 0,872 0,529 0,456 0,459 0,469
0,289
0,514 0,521 1
Prod8 sem valor - valioso 5,4 1,37 0,696 0,870 0,383 0,463 0,518 0,593 0,483 0,353 0,429 0,604 1
Prod12 desnecessário - necessário 6,4 1,12 0,505 0,883 0,373
0,212 0,245 0,295 0,187
0,580 0,410 0,523 0,430 1
Todas as correlações são significativas ao nível 0,01
Afetiva
Cognitiva
98
Quadro 14 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Tênis
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de Cronbach
se o item for
excluido
Prod2 Prod4i Prod6i Prod7i Prod9i Prod1i Prod3i Prod5 Prod8 Prod12
Prod2 entediante - interessante 4,9 1,61 0,698 0,913 1
Prod4i não entusiasmante - entusiasmante 4,2 1,48 0,729 0,912 0,495 1
Prod6i não atraente - atraente 4,9 1,67 0,757 0,910 0,503 0,587 1
Prod7i não fascinante - fascinante 4,1 1,52 0,714 0,912 0,475 0,677 0,624 1
Prod9i não envolvente - envolvente 4,2 1,50 0,654 0,916 0,453 0,576 0,541 0,599 1
Prod1i sem importância - importante 5,6 1,66 0,673 0,915 0,512 0,338 0,427 0,343
0,267
1
Prod3i irrelevante - relevante 5,1 1,65 0,720 0,912 0,539 0,509 0,519 0,429 0,358 0,604 1
Prod5 não significa nada - significa muito 4,4 1,56 0,769 0,909 0,504 0,595 0,595 0,548 0,426 0,467 0,573 1
Prod8 sem valor - valioso 4,7 1,48 0,704 0,913 0,421 0,483 0,563 0,539 0,450 0,400 0,480 0,580 1
Prod12 desnecessário - necessário 5,6 1,60 0,605 0,918 0,440
0,284
0,406 0,352
0,288
0,603 0,518 0,446 0,427 1
Todas as correlações são significativas ao nível 0,01
Afetiva
Cognitiva
99
Quadro 15 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Refrigerante
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de Cronbach
se o item for
excluido
Prod2 Prod4i Prod6i Prod7i Prod9i Prod1i Prod3i Prod5 Prod8 Prod12
Prod2 entediante - interessante 4,6 1,60 0,662 0,923 1
Prod4i não entusiasmante - entusiasmante 4,0 1,88 0,813 0,915 0,613 1
Prod6i não atraente - atraente 4,7 1,84 0,690 0,922 0,543 0,606 1
Prod7i não fascinante - fascinante 3,9 1,68 0,742 0,919 0,527 0,639 0,663 1
Prod9i não envolvente - envolvente 4,3 1,86 0,648 0,924 0,496 0,595 0,660 0,640 1
Prod1i sem importância - importante 3,9 2,03 0,792 0,916 0,538 0,672 0,470 0,541 0,417 1
Prod3i irrelevante - relevante 4,0 1,85 0,750 0,918 0,543 0,670 0,443 0,529 0,406 0,769 1
Prod5 não significa nada - significa muito 3,9 1,85 0,809 0,915 0,565 0,706 0,524 0,580 0,466 0,751 0,710 1
Prod8 sem valor - valioso 4,0 1,71 0,649 0,924 0,420 0,543 0,361 0,485 0,416 0,606 0,563 0,624 1
Prod12 desnecessário - necessário 3,3 1,90 0,641 0,924 0,439 0,530 0,414 0,442 0,341 0,670 0,551 0,579 0,453 1
Todas as correlações são significativas ao nível 0,01
Afetiva
Cognitiva
100
Quadro 16 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Bebida Esportiva
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de Cronbach
se o item for
excluido
Prod2 Prod4i Prod6i Prod7i Prod9i Prod1i Prod3i Prod5 Prod8 Prod12
Prod2 entediante - interessante 4,6 1,50 0,624 0,920 1
Prod4i não entusiasmante - entusiasmante 4,0 1,68 0,738 0,914 0,504 1
Prod6i não atraente - atraente 4,3 1,84 0,697 0,916 0,391 0,587 1
Prod7i não fascinante - fascinante 3,6 1,57 0,723 0,915 0,377 0,528 0,643 1
Prod9i não envolvente - envolvente 4,0 1,72 0,692 0,917 0,419 0,572 0,616 0,614 1
Prod1i sem importância - importante 4,4 1,89 0,748 0,914 0,576 0,598 0,480 0,477 0,458 1
Prod3i irrelevante - relevante 4,4 1,70 0,727 0,915 0,495 0,528 0,480 0,436 0,417 0,647 1
Prod5 não significa nada - significa muito 3,8 1,62 0,756 0,913 0,551 0,591 0,510 0,545 0,497 0,626 0,641 1
Prod8 sem valor - valioso 3,9 1,66 0,690 0,917 0,422 0,464 0,452 0,499 0,478 0,502 0,554 0,574 1
Prod12 desnecessário - necessário 4,3 1,76 0,694 0,916 0,500 0,466 0,395 0,483 0,456 0,620 0,566 0,594 0,579 1
Todas as correlações são significativas ao nível 0,01
Afetiva
Cognitiva
101
4.2.5. Escore do Envolvimento com o Produto
Zaichkowsky (1994) operacionalizou o escore do envolvimento (escore PII) como
sendo uma variável soma dos 10 itens da escala, podendo variar de 10 (1 x 10 itens)
a 70 (7 x 10 itens). Onde 10 indica o grau mais baixo de envolvimento com o esporte
e 70, o grau mais alto de envolvimento. A autora sugeriu uma classificação para o
grau de envolvimento a partir do escore obtido. Escores de até 29 indicam baixo
grau de envolvimento; escores entre 30 e 50 indicam médio grau de envolvimento; e
escores entre 51 e 70 indicam alto grau de envolvimento.
No presente estudo, o mesmo processo foi utilizado para operacionalizar o escore
médio de cada produto investigado. O Quadro 17 a seguir, apresenta a distribuição
dos elementos da amostra de cada produto em função do tipo de envolvimento.
Quadro 17 - Escore PII por Produto
O produto celular foi o único classificado como sendo de alto envolvimento.
Apresentou um escore PII médio de 54,6 (DP = 10,01). Dos 259 respondentes, 73%
obtiveram escore acima de 50, indicando alto grau de envolvimento. Esse resultado
é consistente com os estudos de Larán e Rossi (2006) e de Saleem (2007), que
usaram essa categoria de produto como de alto envolvimento em suas pesquisas.
O produto tênis apresentou um escore PII médio de 47,7 (DP = 12,04), sendo
classificado como de médio envolvimento. No entanto, dos 253 respondentes, 47%
apresentaram escore acima de 50, indicando alto grau de envolvimento. Esse
resultado é consistente com o estudo de Keillor, Parker e Schaefer (1996), que
usaram a categoria de produto tênis como de alto envolvimento em sua pesquisa.
N % N % N %
Celular 54,6 10,01 259 6 2,3% 64 24,7% 189 73,0%
Tênis 47,7 12,04 253 24 9,5% 110 43,5% 119 47,0%
Refrigerante 40,6 14,18 258 59 22,9% 132 51,2% 67 26,0%
Bebida Esportiva 41,3 13,06 255 47 18,4% 135 52,9% 73 28,6%
Alto Envolvimento
Produto
Média
Escore (PII)
DP N
Baixo Envolvimento Médio Envolvimento
102
O produto refrigerante apresentou um escore PII médio de 40,6 (DP = 14,18). Dos
258 respondentes, 51,2% obtiveram escore entre 30 e 50, indicando médio grau de
envolvimento. Keillor, Parker e Schaefer (1996) usaram essa categoria de produto
como sendo de baixo envolvimento em sua pesquisa.
O produto bebida esportiva apresentou um escore médio de 41,3 (DP = 13,06). Dos
255 respondentes, 52,9% obtiveram escore entre 30 e 50, indicando médio grau de
envolvimento. Não foram identificados estudos que utilizem essa categoria de
produto para investigar o envolvimento com o produto.
4.2.5.1. Diferenças no Escore PII por Produto
De acordo com Hair (2006, p. 388-391) a Análise da variância (ANOVA) é adequada
para testar a existência de diferenças entre dois ou mais grupos na variável
independente, para uma única variável dependente. A H
0
do teste F é que não existe
diferença na média da variável dependente entre os grupos. Desta forma, rejeitar a
H
0
significa que existe diferença significativa entre as médias dos grupos.
No entanto, o teste não indica especificamente entre quais grupos essa diferença se
verifica. Para tanto, faz-se necessário utilizar os testes
post hoc. O teste post hoc é
utilizado para comparar diferenças de médias após a realização dos testes para
efeitos principais
. Ele testa todas as possíveis combinações de grupos (HAIR et al.,
2006, p. 386). Quando a homogeneidade da variância da amostra não é suportada,
o teste
post hoc T
2
de Tamhane é adequado (TAMHANE, 1977).
No presente estudo, verificou-se que existe diferença significativa de médias entre
os quatro tipos de produtos investigados (F = 71,544; p valor < 0,01). A hipótese de
homogeneidade da variância foi rejeitada através do teste de Levene (F = 12,216; p
valor < 0,01). Para investigar a existência de diferenças de médias entre cada par de
grupos de produtos, utilizou-se, portanto, o teste T
2
de Tamhane, que possibilitou a
constatação da existência de diferença significativa entre as médias dos escores
entre todos os produtos estudados, com exceção do par refrigerante e bebida
esportiva (ver Quadro 18).
103
Quadro 18 - Diferenças observadas no Escore PII por Produto
Investigou-se ainda a existência de diferenças no grau de envolvimento com o
produto (baixo, médio ou alto) para os quatro grupos de produtos (celular, tênis,
refrigerante e bebida esportiva). O teste
χ
2
permitiu rejeitar a hipótese de
homogeneidade das amostras (
χ
2
= 162,421; p valor < 0,01). Constatou-se, portanto,
a existência de diferenças significativas no grau de envolvimento com o produto para
distintos produtos. Os indicadores V de Cramer e Coeficiente de Contingência são
apropriados para a análise, uma vez que a tabela de contingência é maior do que 2
x 2. O indicador V de Cramer (0,28; p valor < 0,01) e o Coeficiente de Contingência
(0,37; p valor < 0,01) revelam, porém, que a força da associação entre essas
variáveis é de fraca a moderada.
Uma possível explicação para o nível relativamente baixo dos coeficientes reside na
concentração de escores na faixa de médio envolvimento, que pode resultar da
natureza dos produtos escolhidos para este estudo, bem como da própria
operacionalização da escala PII, como discutiremos a seguir.
Produto (I) Produto (J)
Diferença de
Média (I-J)
Sig
Tênis 6,937 0,000
Refrigerante 14,009 0,000
Bebida Esportiva 13,319 0,000
Refrigerante 7,072 0,000
Bebida Esportiva 6,382 0,000
Refrigerante Bebida Esportiva -0,690 0,993
F
Sig
F
Sig
0,000
71,544
0,000
Tênis
Teste Levene
ANOVA
12,216
Celular
104
4.2.5.2. Distribuição de Freqüências do Escore PII por Produto
O gráfico 1 possibilita visualizar a distribuição de freqüências do escore PII para
cada produto investigado. Nota-se que os produtos com menor escore PII médio
apresentam uma maior dispersão.
Gráfico 1 - Histograma do Escore PII por Produto
Pode-se especular, portanto, que o poder preditor da escala PII para produtos de
alto envolvimento talvez seja maior do que para produtos de baixo envolvimento. De
fato, no estudo de Zaichkowsky (1985) onde a autora propõe e testa a escala
original de 20 itens, pode-se constatar, tomando-se os 14 produtos analisados pela
autora, que existe uma relação significativa (correlação = -0,854, p valor < 0,01)
entre a média do escore PII e o desvio padrão, conforme pode ser visualizado no
gráfico 2 a seguir.
105
Gráfico 2 - Média do Escore PII e Desvio Padrão por Produto – Escala 20 itens
Fonte: Elaborado a partir de Zaichkowsky (1985)
Nota-se que apenas 5 dos 14 produtos investigados pela autora foram classificados
como de baixo envolvimento (café instantâneo, espuma para banho e cereal matinal;
escore médio entre 20 e 69) ou alto envolvimento (calculadora e automóvel; escore
médio entre 111 e 140). Todos os demais produtos foram classificados como de
médio envolvimento (anti-séptico bucal, vinho para consumo diário, vinho para
ocasiões especiais, lenço facial, analgésico, câmera fotográfica, televisor, jeans e
lava roupa líquido; escore entre 70 e 110). De fato, contrariando as expectativas, a
autora constata, por exemplo, que o escore médio para o produto lava roupa líquido
(103) é maior do que o escore médio para o produto televisor (97), ou seja, ambos
os produtos foram classificados como de médio envolvimento (escore de 70 a 110).
No estudo de Laurent e Kapferer (1985), entre os 14 produtos analisados, o produto
detergente foi classificado em todas as quatro dimensões da escala proposta pelos
autores (importância das conseqüências, probabilidade subjetiva de compra
equivocada, prazer e valor simbólico) como o produto de mais baixo envolvimento
(escores respectivos de 79, 82, 56 e 63). O produto televisor foi classificado como
um dos produtos com mais alto grau de envolvimento (escores respectivos de 112,
100, 122 e 95).
5
15
25
35
45
20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
Desvio Padrão
Escore PII médio de cada produto
106
4.2.5.3. Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por Produto
No presente estudo, verificou-se a média e o desvio padrão do escore PII para cada
dimensão (afetiva cognitiva) por produto. Para a dimensão afetiva, os produtos
celular, tênis, bebida esportiva e refrigerante apresentaram, respectivamente, um
escore PII médio de 24,5 (DP = 6,30), 22,3 (DP = 6,43), 20,5 (DP = 6,72) e 21,5 (DP
= 7,36). Para a dimensão cognitiva, os produtos celular, tênis, bebida esportiva e
refrigerante apresentaram, respectivamente, um escore PII médio de 30,2 (DP =
4,70), 25,4 (DP = 6,46), 20,8 (DP = 7,14) e 19,1 (DP = 7,85). Nota-se mais uma vez
que quanto menor a média do escore PII maior o desvio padrão em ambas as
dimensões (ver Quadro 19).
4.2.5.3.1. Diferenças do Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por
Produto
De acordo com Hair (2006, p. 388-391) a Análise da Variância (ANOVA) é adequada
para testar a existência de diferenças entre dois ou mais grupos na variável
independente, para uma única variável dependente. A H
0
do teste F é que não existe
diferença na média da variável dependente entre os grupos. Desta forma, rejeitar a
H
0
significa que existe diferença significativa entre as médias dos grupos.
No entanto, o teste não indica especificamente entre quais grupos essa diferença se
verifica. Para tanto, faz-se necessário utilizar os testes
post hoc. O teste post hoc é
utilizado para comparar diferenças de médias após a realização dos testes para
efeitos principais
. Ele testa todas as possíveis combinações de grupos (HAIR et al.,
2006, p. 386). Quando a homogeneidade da variância da amostra não é suportada,
o teste
post hoc T
2
de Tamhane é adequado (TAMHANE, 1977).
Utilizou-se, no presente estudo, a ANOVA, o teste de Levene e os testes
post hoc
para testar a diferença entre as médias do escore PII das dimensões afetiva e
cognitiva por produto. Para a dimensão afetiva, verificou-se que existe diferença
significativa de médias do escore PII entre os produtos investigados (F = 16,214; p
valor < 0,01). A hipótese de homogeneidade da variância foi rejeitada através do
teste de Levene (F = 3,112; p valor < 0,05). Para investigar a existência de
diferenças de médias entre cada par de grupos de produtos em cada dimensão,
utilizou-se o teste T
2
de Tamhane, que possibilitou a constatação da existência de
diferença significativa entre as médias dos escores PII entre todos os produtos
107
estudados (p valor < 0,05), com a exceção esperada do par refrigerante e bebida
esportiva (p valor = 0,451) e do par tênis e refrigerante (p valor = 0,732) (ver Quadro
19).
Para a dimensão cognitiva, verificou-se também que existe diferença significativa de
médias do escore PII entre os produtos investigados (F = 144,338; p valor < 0,01). A
hipótese de homogeneidade da variância foi rejeitada através do teste de Levene (F
= 25,512, p valor < 0,01). Para investigar a existência de diferenças de médias entre
cada par de grupos de produtos em cada dimensão, utilizou-se, novamente, o teste
T
2
de Tamhane, que possibilitou a constatação da existência de diferença
significativa entre as médias dos escores entre todos os produtos estudados (p
valor< 0,01), com a exceção esperada do par refrigerante e bebida esportiva (p
valor= 0,054) (ver Quadro 19).
4.2.5.4. Homocedasticidade do Escore PII
O gráficos 3 possibilita visualizar a distribuição de freqüências do escore PII para
cada dimensão e para cada produto investigado. Nota-se mais uma vez as
diferenças na dispersão para cada grupo investigado. De fato, todos os testes de
Levene realizados para a média do escore PII por produto e por dimensão revelam a
heterogeneidade da variância, demonstrando a violação do pressuposto de
homocedasticidade. De acordo com Hair (2006, p. 83) o pressuposto de
homocedasticidade implica que a variável dependente (neste caso o escore PII)
apresenta níveis iguais de variância para distintos níveis das variáveis preditoras.
Segundo o autor, a homocedasticidade é desejável porque “a variância da variável
dependente explicada em dada relação de dependência não deveria estar
concentrada apenas em um intervalo limitado de valores das variáveis
independentes”. O autor explica ainda que a homocedasticidade pode ser testada
para distintos grupos utilizando-se a ANOVA. No presente estudo, como a dispersão
do escore PII não é igual para distintos grupos o relacionamento deve ser
considerado como heterocedástico. Essa constatação vem ao encontro da
discussão realizada anteriormente por ocasião da análise dos resultados (correlação
entre média e desvio padrão do escore PII, ver Gráfico 2 retro) de Zaichkowsky
(1985).
108
Quadro 19 - Diferenças observadas no Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por Produto
Celular
-2,15
*
,001 Celular
-4,79
*
,000
Bebida Esportiva
1,83
*
,011 Bebida Esportiva
4,55
*
,000
Refrigerante ,79 ,732 Refrigerante
6,28
*
,000
Tênis
2,15
*
,001 Tênis
4,79
*
,000
Bebida Esportiva
3,98
*
,000 Bebida Esportiva
9,34
*
,000
Refrigerante
2,94
*
,000 Refrigerante
11,07
*
,000
Tênis
-1,83
*
,011 Tênis
-4,55
*
,000
Celular
-3,98
*
,000 Celular
-9,34
*
,000
Refrigerante -1,04 ,451 Refrigerante
1,73 ,054
Tênis -,79 ,732 Tênis
-6,28
*
,000
Celular
-2,94
*
,000 Celular
-11,07
*
,000
Bebida Esportiva 1,04 ,451 Bebida Esportiva
-1,73 ,054
F 3,112 F 25,512
Sig 0,026 Sig 0,000
F 16,214 F 144,338
Sig 0,000 Sig 0,000
Teste Levene
ANOVA
Dimensão Afetiva Dimensão Cognitiva
Sig.
Tênis 25,4 6,46
Celular 30,2 4,70
Bebida
Esportiva
20,8
Produto (I) Média DP Produto (J)
Diferença de
Média (I-J)
7,14
Refrigerante 19,1 7,85
Teste Levene
ANOVA
7,36
Média DP
Celular
Bebida
Esportiva
Refrigerante
22,3 6,43
24,5 6,30
20,5 6,72
21,5
Produto (I) Produto (J)
Diferença de
Média (I-J)
Sig.
Tênis
109
Gráfico 3 - Média do Escore PII das Dimensões Afetiva e Cognitiva por Produto
110
4.3. Envolvimento com o Produto - New Involvement Profile
No presente estudo, para mensurar o envolvimento do consumidor com o produto,
também foi utilizada a escala New Involvement Profile (NIP) de Jain e Srinivasan
(1990). Essa escala foi desenvolvida pelos autores, principalmente, a partir da
escala multidimensional Consumer Involvement Profile (CIP) proposta por Laurent e
Kapferer (1985a) e da escala unidimensional Personal Involvement Inventory (PII)
proposta por Zaickowsky (1985).
Jain e Srinivasan (1990) testaram a escala NIP utilizando dez produtos: relógios
despertadores, pilhas, calculadora, chocolate, perfume ou colônia, detergente, corte
de cabelo, fitas ou discos, jornal e rádio. O resultado da análise fatorial dos autores,
incluindo os dez produtos, sugeriu a extração de cinco fatores (variância explicada
de 59%). Todos os 15 itens da escala apresentaram um fator de carga maior do que
0,70, exceto a variável “
I feel a bit at a loss in choosing it” (me sinto perdido ao
escolher isto) que apresentou fator de carga 0,48 (ver Quadro 20).
No presente estudo, para validação da escala NIP, foi realizada uma Análise Fatorial
Exploratória (EFA), utilizando a técnica de fatoração de eixos principais (
principal
axis factoring
), para preservar a correlação entre os fatores, com rotação oblíqua,
reproduzindo-se desta maneira o procedimento utilizado pelos criadores da escala.
Para extração dos fatores, foi utilizado o critério de autovalor (
eingenvalue) maior do
que 1, resultando exatamente nas cinco dimensões propostas pelos autores para a
escala (KMO = 0,811), com variância total explicada de 71,5% (ver Quadro 20).
Todos os 15 itens da escala apresentaram um fator de carga maior do que 0,50,
limite sugerido de acordo com a regra prática (HAIR et al., 2006, p. 129). As
variáveis Prod10i, Prod11i e Prod12 compuseram a dimensão importância do
produto. As variáveis Prod13, Prod14 e Prod15i compuseram a dimensão prazer. As
variáveis Prod16i, Prod17i e Prod18 compuseram a dimensão valor simbólico. As
variáveis Prod19i, Prod20 e Prod21 compuseram a dimensão importância do risco.
Por fim, as variáveis Prod22, Prod23i e Prod24i compuseram a dimensão
probabilidade de risco. Esse resultado está consistente com os obtidos por Jain e
Srinivasan (1990) (ver Quadro 20).
111
4.3.1. Teste da Escala por Produto
Um pressuposto importante da Análise Fatorial é que a amostra é homogênea em
relação à estrutura fatorial subjacente. Desta forma, análises fatoriais separadas
devem ser executadas para cada um dos distintos grupos na amostra, comparando-
se os resultados obtidos para identificar diferenças em relação ao resultado obtido
com a amostra combinada, que pode constituir uma representação pobre da
estrutura fatorial singular de cada grupo (HAIR et al., 2006, p. 113-114).
No presente estudo, a escala NIP foi testada utilizando-se quatro produtos distintos
(celular, tênis, refrigerante e bebida esportiva), mediante a divisão da amostra em
quatro subamostras. As cinco dimensões da escala foram observadas no teste para
os produtos celular (KMO = 0,754; variância total explicada = 67,8%) e tênis (KMO =
0,786; variância total explicada = 69,9%). No entanto, para os produto bebida
esportiva (KMO = 0,795; variância total explicada = 68,1%) e refrigerante (KMO =
0,797; variância total explicada = 62,4%), constatou-se somente quatro dimensões.
As dimensões importância do produto e prazer se uniram, formando uma única
dimensão. Esse resultado converge com o encontrado por Fonseca e Rossi (1999)
que replicaram a escala NIP no contexto brasileiro para oito produtos (chocolate,
cerveja, corte de cabelo, CD, aparelho de televisão, detergente, xampu e pilha). Os
autores constataram a presença de cinco dimensões para todos os produtos, exceto
para cerveja, onde as dimensões importância do produto e prazer se uniram,
formando uma única dimensão (ver Quadro 20).
No presente estudo, alguns itens apresentaram fatores de carga abaixo do limite
sugerido de 0,50 de acordo com a regra prática (HAIR et al., 2006, p. 129). Para o
produto celular (N = 259), os itens Prod11i (benéfico - não-benéfico), Prod15i
(divertido - não-divertido) e Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros
sobre mim) apresentaram fatores de carga respectivamente iguais a 0,46, 045 e
0,46. Para o produto tênis (N = 253), os itens Prod13 (prazeroso - não-prazeroso),
Prod19i (é irritante fazer uma compra inadequada - não é irritante fazer uma compra
inadequada) e Prod22 (ao comprá-lo, estou certo da minha compra - ao comprá-lo,
não estou certo da minha compra) apresentaram fatores de carga respectivamente
iguais a 0,43, 0,47 e 0,44. Para o produto bebida esportiva (N = 255), o item Prod15i
(divertido - não-divertido) apresentou fator de carga igual a 0,46. Para o produto
112
refrigerante (N = 258), os itens Prod15i (divertido - não-divertido) e Prod19i (é
irritante fazer uma compra inadequada - não é irritante fazer uma compra
inadequada) apresentaram fatores de carga respectivamente iguais a 0,46 e 0,37
(ver Quadro 20).
Apesar da constatação de que todos os fatores de carga ficaram acima de 0,35,
limite considerado aceitável para amostras com mais de 250 casos (ver Quadro 11
retro), uma investigação mais aprofundada sobre a adequação da estrutura fatorial,
notadamente para os produtos bebida esportiva e refrigerante far-se-ia justificável.
Mais adiante, no presente estudo, esse aspecto da análise será retomado.
Faz-se relevante notar também a presença do sinal negativo no fator de carga das
variáveis Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim),
Prod17i (serve para os outros me julgarem – não serve para os outros me julgarem)
e Prod18 (passa uma imagem de mim – não passa uma imagem de mim), que
formam o fator valor simbólico. A presença do sinal negativo pode ser explicada em
virtude da presença de alta comunalidade, verificada através da alta correlação
existente entre as variáveis do fator valor simbólico e as variáveis dos fatores
importância do produto e prazer (ver Quadros 13, 14, 15 e 16 retro). O fator valor
simbólico sempre foi o quarto ou o quinto fator extraído em todas as análises
fatoriais por produto, denotando sua capacidade de explicação residual em relação
aos demais fatores, principalmente em relação aos fatores prazer e importância do
produto.
As evidências da sobreposição dos fatores importância do produto e prazer
remontam o estudo original de Laurent e Kapferer (1985a). Os autores constataram
uma correlação de 0,46 entre importância percebida e prazer e de 0,53 entre prazer
e valor simbólico. Em estudo subseqüente (1985b) os autores constataram uma
correlação de 0,55 entre interesse e prazer e de 0,47 entre prazer e valor simbólico.
No estudo de Jain e Srinivasan (1990), importância do produto e prazer apresentam
correlação de 0,42 e prazer e valor simbólico apresentam correlação de 0,58.
O Quadro 20 apresenta os resultados das EFA realizadas no presente estudo, de
forma a possibilitar uma comparação com os resultados dos estudos de Jain e
Srinivasan (1990) e de Fonseca e Rossi (1999).
113
Quadro 20 - Análise Fatorial Exploratória – Comparação com Estudos de Jain & Srinivasan e Fonseca e Rossi
Dimensões Item Ancoras semânticas Geral Celular Tênis Beb. Esportiva Refrigerante
(1990) (1999) 5 fatores 5 fatores 5 fatores 4 fatores 4 fatores
Prod10i essencial 0,86 0,88 0,80 0,97 0,69 0,81 0,79
Prod11i benéfico 0,82 0,80 0,79
0,46
0,61 0,66 0,57
Prod12 necessário 0,85 0,92 0,89 0,75 0,83 0,88 0,76
Prod13 prazeroso 0,84 0,84 0,62 0,86
0,43
0,66 0,62
Prod14 emocionante 0,82 0,84 0,92 0,78 0,84 0,67 0,68
Prod15i divertido 0,89 0,85 0,55
0,45
0,78
0,46 0,46
Prod16i fala aos outros sobre mim 0,88 0,76 0,51
-0,46
-0,67 -0,50 -0,51
Prod17i serve para os outros me julgarem 0,81 0,85 0,86 -0,72 -0,87 -0,87 -0,78
Prod18 passa uma imagem de mim 0,80 0,74 0,71 -0,57 -0,69 -0,68 -0,74
Prod19i é irritante fazer uma compra inadequada 0,78 0,72 0,52 0,53
0,47
0,57
0,37
Prod20 uma escolha ruim seria um transtorno 0,88 0,81 0,87 0,82 0,89 0,91 0,76
Prod21 muito a perder por escolher mal 0,83 0,79 0,74 0,71 0,73 0,75 0,74
Prod22 ao comprá-lo, não estou certo da minha escolha 0,71 0,72 0,66 0,67
0,44
0,77 0,77
Prod23i nunca sei se estou fazendo a compra certa 0,80 0,84 0,79 0,84 1,00 0,71 0,67
Prod24i me sinto perdido ao escolher isto
0,48
0,83 0,71 0,67 0,62 0,74 0,64
N: 375 210 / produto 1025 259 253 255 258
Variância Explicada: 59% 67,5% 71,5% 67,8% 69,9% 68,1% 62,4%
KMO: NI 0,775 0,811 0,754 0,786 0,795 0,797
Jain & Srinivasan Fonseca e Rossi
Presente Estudo - Fatoração Eixos Principais - Rotação Oblimin
Importância do
Produto
Prazer
Valor Simbólico
Importância do
Risco
Probabilidade do
Risco
114
4.3.2. Confiabilidade da Escala NIP
A confiabilidade da escala multidimensional NIP foi aferida verificando-se para todas
as dimensões de todos os produtos: o
α de Cronbach; a correlação ítem-com-total
corrigida (correlação do item com o escore de cada dimensão da escala); a
correlação inter-itens (a correlação entre os itens de cada dimensão da escala,
mensurada através do teste de correlação de postos de Spearman); e ainda, o
impacto da eliminação de cada um dos itens de cada construto no coeficiente
α de
Cronbach.
Para o produto celular, observou-se que o
α de Cronbach das dimensões
importância do produto, prazer, valor simbólico, importância do risco e probabilidade
do risco foi respectivamente igual a 0,766, 0,756, 0,662, 0,741 e 0,764, não
alcançando o limite de 0,9, esperado para escalas do tipo diferencial semântico
(ZAICHKOWSKY, 1994). Observou-se ainda que todos os itens componentes de
cada uma das cinco dimensões apresentam correlação significativa (p valor < 0,01)
e superior ao limite sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137). No entanto, as
variáveis Prod11i (benéfico - não-benéfico), Prod15i (divertido - não-divertido),
Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim), Prod17i (serve
para os outros me julgarem – não serve para os outros me julgarem) e Prod18
(passa uma imagem de mim – não passa uma imagem de mim) e Prod19i (é irritante
fazer uma compra inadequada - não é irritante fazer uma compra inadequada)
apresentam correlação item-total corrigida inferior ao limite sugerido de 0,50
(BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4).
Adicionalmente, verificou-se que a variável Prod16i (fala aos outros sobre mim - não
fala aos outros sobre mim) apresenta forte correlação com todas as variáveis da
dimensão prazer e ainda que os itens da dimensão probabilidade de risco
apresentam correlação negativa com todos os itens das demais dimensões.
A eliminação dos itens Prod11i (benéfico - não-benéfico), Prod15i (divertido - não-
divertido) e Prod19i (é irritante fazer uma compra inadequada - não é irritante fazer
uma compra inadequada) é capaz de produzir um aumento no
α de Cronbach,
respectivamente, das dimensões importância do produto, prazer e importância do
risco. (ver Quadro 21).
115
Quadro 21 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Celular
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de
Cronbach
Alfa se o item
for excluido
10i 11i 12 13 14 15i 16i 17i 18 19i 20 21 22 23i 24i
Prod10i essencial
6,2 1,34 0,702 0,563 1
Prod11i benéfico
6,2 1,07
0,469 0,815
,508
**
1
Prod12 necessário
6,4 1,12 0,655 0,626
,723
**
,432
**
1
Prod13 prazeroso
4,5 1,69 0,671 0,570
,238
**
,235
**
,313
**
1
Prod14 emocionante
3,9 1,55 0,639 0,615 ,101
,175
**
,170
**
,650
**
1
Prod15i divertido
4,8 1,57
0,462 0,807
,189
**
,199
**
,162
**
,415
**
,387
**
1
Prod16i fala aos outros sobre mim
3,8 1,81
0,449
0,599
,250
**
,228
**
,196
**
,367
**
,429
**
,396
**
1
Prod17i serve para os outros me julgarem
3,3 1,83
0,475
0,564 ,038 -,003 ,013 ,105
,216
**
,111
,366
**
1
Prod18 passa uma imagem de mim
3,4 1,83
0,497
0,535
,150
*
,073 ,103
,251
**
,340
**
,147
*
,402
**
,451
**
1
Prod19i é irritante fazer uma compra inadequada
5,7 1,52
0,440 0,788
,028 ,018 ,102
,206
**
,128
*
,080 ,105 ,040 ,083 1
Prod20 uma escolha ruim seria um transtorno
5,2 1,82 0,662 0,534
,172
**
,102
,214
**
,262
**
,238
**
,170
**
,234
**
,170
**
,256
**
,511
**
1
Prod21 muito a perder por escolher mal
5,0 1,71 0,616 0,596 ,079 ,087
,194
**
,255
**
,275
**
,147
*
,201
**
,162
**
,178
**
,396
**
,659
**
1
Prod22 ao comprá-lo, não estou certo da minha escolha
2,9 1,65 0,576 0,706
-,140
*
-,185
**
-,133
*
-,177
**
-,149
*
-,228
**
-,210
**
,048 -,106 -,053
-,173
**
-,209
**
1
Prod23i nunca sei se estou fazendo a compra certa
3,3 1,73 0,654 0,616 -,060
-,150
*
-,020
-,170
**
-,093
-,174
**
-,089 ,049 -,058 -,047
-,125
*
-,179
**
,619
**
1
Prod24i me sinto perdido ao escolher isto
3,2 1,78 0,562 0,724 -,080
-,157
*
-,057
-,150
*
-,063 -,080 -,059 ,108 ,024 -,047 -,070 -,112
,479
**
,568
**
1
(**) Correlações significativas ao nível 0,01; (*) Correlações significativas ao nível 0,05
Importância
do Risco
Probabilidade
do Risco
0,766
0,662
0,756
0,741
0,764
Importância
do Produto
Prazer
Valor
Simbólico
116
Para o produto tênis, o α de Cronbach das dimensões importância do produto,
prazer, valor simbólico, importância do risco e probabilidade do risco foi
respectivamente igual a 0,790, 0,788, 0,814, 0,732 e 0,704, não alcançando o limite
de 0,9, esperado para escalas do tipo diferencial semântico (ZAICHKOWSKY,
1994).
Observou-se ainda que todos os itens componentes de cada uma das cinco
dimensões apresentam correlação significativa (p valor < 0,01) e superior ao limite
sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137). No entanto, as variáveis Prod19i (é
irritante fazer uma compra inadequada - não é irritante fazer uma compra
inadequada) e Prod22 (ao comprá-lo, estou certo da minha escolha - ao comprá-lo,
não estou certo da minha escolha) apresentam correlação item-total corrigida inferior
ao limite sugerido de 0,50 (BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4).
Adicionalmente, verificou-se que as variáveis Prod13 (prazeroso - não-prazeroso) e
Prod14 (emocionante – não-emocionante) integrantes da dimensão prazer
apresentam forte correlação com os itens da dimensão importância do produto. O
mesmo ocorre com todos os itens da dimensão valor simbólico, notadamente a
variável Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim), que
apresentam forte correlação com todos os itens das dimensões importância do
produto e prazer. Novamente, os itens da dimensão probabilidade de risco
apresentam correlação negativa com todos os itens das demais dimensões.
A eliminação dos itens Prod13 (prazeroso - não-prazeroso), Prod19i (é irritante fazer
uma compra inadequada - não é irritante fazer uma compra inadequada) e Prod22
(ao comprá-lo, estou certo da minha escolha - ao comprá-lo, não estou certo da
minha escolha) é capaz de produzir um aumento no
α de Cronbach,
respectivamente, das dimensões prazer, importância do risco e probabilidade do
risco (ver Quadro 22).
117
Quadro 22 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Tênis
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de
Cronbach
Alfa de
Cronbach se
o item for
excluido
10i 11i 12 13 14 15i 16i 17i 18 19i 20 21 22 23i 24i
Prod10i essencial
5,1 1,80 0,679 0,666
1
Prod11i benéfico
5,5 1,45 0,577 0,773
,495
**
1
Prod12 necessário
5,6 1,60 0,654 0,690
,653
**
,480
**
1
Prod13 prazeroso
4,7 1,77 0,558
0,796
,414
**
,359
**
,443
**
1
Prod14 emocionante
3,8 1,55 0,695 0,647
,360
**
,303
**
,201
**
,500
**
1
Prod15i divertido
4,2 1,63 0,644 0,696
,261
**
,210
**
,123
,456
**
,599
**
1
Prod16i fala aos outros sobre mim
4,4 2,00 0,653 0,758
,414
**
,209
**
,354
**
,353
**
,340
**
,290
**
1
Prod17i serve para os outros me julgarem
3,9 1,87 0,696 0,714
,303
**
,191
**
,240
**
,257
**
,268
**
,263
**
,591
**
1
Prod18 passa uma imagem de mim
4,2 1,93 0,647 0,762
,281
**
,252
**
,311
**
,244
**
,266
**
,233
**
,532
**
,586
**
1
Prod19i é irritante fazer uma compra inadequada
5,8 1,50
0,429 0,780
,111 ,113 ,063 ,102 -,022 ,024
,212
**
,168
**
,116 1
Prod20 uma escolha ruim seria um transtorno
5,3 1,74 0,663 0,506
,103
,157
*
,102
,179
**
,091 ,056
,195
**
,144
*
,190
**
,469
**
1
Prod21 muito a perder por escolher mal
5,2 1,69 0,592 0,601
,132
*
,235
**
,180
**
,189
**
,043 ,010
,149
*
,132
*
,189
**
,356
**
,638
**
1
Prod22 ao comprá-lo, não estou certo da minha escolha
2,5 1,55
0,389 0,760
-,150
*
-,064
-,185
**
-,170
**
-,085 -,068
-,143
*
-,113 -,112 -,106 -,058 -,045 1
Prod23i nunca sei se estou fazendo a compra certa
3,0 1,69 0,670 0,419
-,250
**
-,129
*
-,281
**
-,177
**
-,138
*
-,137
*
-,200
**
-,115
-,153
*
-,151
*
-,124
*
-,130
*
,501
**
1
Prod24i me sinto perdido ao escolher isto
3,1 1,87 0,530 0,608
-,223
**
-,057
-,201
**
-,102 -,100 -,096
-,169
**
-,089
-,140
*
-,035 -,094 -,055
,321
**
,620
**
1
(**) Correlações significativas ao nível 0,01; (*) Correlações significativas ao nível 0,05
Importância
do Produto
0,790
Prazer
0,788
Valor
Simbólico
0,814
Importância
do Risco
0,732
Probabilidade
do Risco
0,704
118
Para o produto bebida esportiva, o α de Cronbach calculado para as dimensões
importância do produto e prazer (que formaram uma única dimensão), valor
simbólico, importância do risco e probabilidade do risco foi respectivamente igual a
0,861, 0,776, 0,776 e 0,785, não alcançando o limite de 0,9, esperado para escalas
do tipo diferencial semântico (ZAICHKOWSKY, 1994).
Observou-se ainda que, exceto pela variável Prod15i (divertido - não-divertido) que
apresenta correlação < 0,30 com as variáveis Prod11i (benéfico - não-benéfico) e
Prod12 (necessário – desnecessário), todos os demais itens componentes de cada
uma das quatro dimensões apresentam correlação significativa (p valor < 0,01) e
superior ao limite sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137). Nenhum item
apresentou correlação item-total corrigida inferior ao limite sugerido de 0,50
(BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4).
Adicionalmente, verificou-se que os itens da dimensão valor simbólico, notadamente
a variável Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim),
apresentam forte correlação com todos os itens das dimensões importância do
produto e prazer. As variáveis Prod17i (serve para os outros me julgarem – não
serve para os outros me julgarem) e Prod18 (passa uma imagem de mim – não
passa uma imagem de mim) apresentam forte correlação com todos os itens da
dimensão prazer. Novamente, os itens da dimensão probabilidade de risco
apresentam correlação negativa com todos os itens das demais dimensões.
A eliminação dos itens Prod15i (divertido - não-divertido), prod16i (fala aos outros
sobre mim - não fala aos outros sobre mim) e Prod19i (é irritante fazer uma compra
inadequada - não é irritante fazer uma compra inadequada) é capaz de produzir um
aumento no
α de Cronbach, respectivamente, das dimensões importância/prazer,
valor simbólico e importância do risco (ver Quadro 23).
119
Quadro 23 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Bebida Esportiva
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de
Cronbach
Alfa de
Cronbach se
o item for
excluido
10i 11i 12 13 14 15i 16i 17i 18 19i 20 21 22 23i 24i
Prod10i essencial
3,7 1,88 0,724 0,824
1
Prod11i benéfico
5,0 1,83 0,594 0,848
,529
**
1
Prod12 necessário
4,3 1,76 0,740 0,822
,718
**
,663
**
1
Prod13 prazeroso
4,2 1,98 0,663 0,837
,507
**
,462
**
,496
**
1
Prod14 emocionante
3,4 1,60 0,717 0,828
,589
**
,320
**
,565
**
,586
**
1
Prod15i divertido
3,6 1,76 0,502
0,864
,397
**
,185
**
,290
**
,394
**
,568
**
1
Prod16i fala aos outros sobre mim
3,0 1,75 0,533
0,779
,519
**
,329
**
,430
**
,529
**
,557
**
,513
**
1
Prod17i serve para os outros me julgarem
3,0 1,84 0,660 0,643
,149
*
,096
,160
*
,221
**
,322
**
,337
**
,515
**
1
Prod18 passa uma imagem de mim
3,1 1,89 0,647 0,657
,278
**
,209
**
,252
**
,273
**
,354
**
,325
**
,521
**
,639
**
1
Prod19i é irritante fazer uma compra inadequada
5,2 1,81 0,501
0,810
-,185
**
-,066
-,126
*
-,048
-,123
*
-,087 -,117 -,023 -,046 1
Prod20 uma escolha ruim seria um transtorno
4,6 1,92 0,711 0,584
-,049 -,008 ,014 ,049 -,020 ,109 -,023 ,045 ,025
,534
**
1
Prod21 muito a perder por escolher mal
4,3 1,97 0,635 0,672
,025 ,072 ,083 ,042 ,032 ,019 ,017 ,062 ,069
,436
**
,684
**
1
Prod22 ao comprá-lo, não estou certo da minha escolha
3,4 1,82 0,645 0,686
-,262
**
-,293
**
-,242
**
-,269
**
-,229
**
-,103
-,246
**
-,020 -,105 -,108 -,118
-,146
*
1
Prod23i nunca sei se estou fazendo a compra certa
3,4 1,77 0,626 0,708
-,274
**
-,256
**
-,281
**
-,234
**
-,231
**
-,120
-,226
**
-,106
-,133
*
-,014 -,115
-,155
*
,583
**
1
Prod24i me sinto perdido ao escolher isto
3,6 1,93 0,604 0,733
-,253
**
-,229
**
-,245
**
-,198
**
-,172
**
-,060
-,278
**
-,024
-,133
*
,035 -,037 -,033
,554
**
,529
**
1
(**) Correlações significativas ao nível 0,01; (*) Correlações significativas ao nível 0,05
Importância
do Produto
Prazer
Valor
Simbólico
0,776
Importância
do Risco
0,776
0,861
Probabilidade
do Risco
0,785
120
Para o produto refrigerante, o α de Cronbach calculado para as dimensões
importância do produto e prazer (que formaram uma única dimensão), valor
simbólico, importância do risco e probabilidade do risco foi respectivamente igual a
0,831, 0,778, 0,651 e 0,735, não alcançando o limite de 0,9, esperado para escalas
do tipo diferencial semântico (ZAICHKOWSKY, 1994).
Observou-se ainda que, exceto pelas variáveis Prod11i (benéfico - não-benéfico)
que apresenta correlação < 0,30 com as variáveis Prod13 (prazeroso - não-
prazeroso) e Prod15i (divertido - não-divertido) e ainda Prod19i (é irritante fazer uma
compra inadequada - não é irritante fazer uma compra inadequada) que apresenta
correlação < 0,30 com a variável Prod21 (muito a perder por escolher mal – pouco a
perder por escolher mal), todos os demais itens componentes de cada uma das
quatro dimensões apresentam correlação significativa (p valor < 0,01) e superior ao
limite sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p. 137). As variáveis Prod11i (benéfico -
não-benéfico) e Prod19i (é irritante fazer uma compra inadequada - não é irritante
fazer uma compra inadequada) apresentam correlação item-total corrigida inferior ao
limite sugerido de 0,50 (BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4).
Adicionalmente, verificou-se que os itens da dimensão valor simbólico, notadamente
a variável Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim),
apresentam forte correlação com todos os itens das dimensões importância do
produto e prazer. Novamente, os itens da dimensão probabilidade de risco
apresentam correlação negativa com todos os itens das demais dimensões.
A eliminação do item Prod19i (é irritante fazer uma compra inadequada - não é
irritante fazer uma compra inadequada) é capaz de produzir um aumento no
α de
Cronbach da dimensão importância do risco (ver Quadro 24).
121
Quadro 24 - Matriz de Correlação de Postos de Spearman para o Produto Refrigerante
Dimensões Item Ancoras semânticas Média DP
Correlação
item-total
Corrigida
Alfa de
Cronbach
Alfa de
Cronbach se
o item for
excluido
10i 11i 12 13 14 15i 16i 17i 18 19i 20 21 22 23i 24i
Prod10i essencial
3,2 1,98 0,710 0,780
1
Prod11i benéfico
2,1 1,57
0,482
0,826
,531
**
1
Prod12 necessário
3,3 1,90 0,669 0,790
,673
**
,479
**
1
Prod13 prazeroso
5,1 2,06 0,585 0,809
,494
**
,277
**
,512
**
1
Prod14 emocionante
3,4 1,76 0,673 0,790
,530
**
,386
**
,472
**
,496
**
1
Prod15i divertido
3,7 1,80 0,507 0,823
,394
**
,241
**
,379
**
,320
**
,557
**
1
Prod16i fala aos outros sobre mim
3,0 1,97 0,581 0,737
,476
**
,356
**
,458
**
,375
**
,496
**
,378
**
1
Prod17i serve para os outros me julgarem
2,8 1,88 0,630 0,686
,310
**
,261
**
,276
**
,227
**
,318
**
,304
**
,558
**
1
Prod18 passa uma imagem de mim
3,2 2,08 0,637 0,676
,318
**
,124
*
,270
**
,334
**
,347
**
,332
**
,532
**
,608
**
1
Prod19i é irritante fazer uma compra inadequada
4,9 1,67
0,325 0,716
,067 -,002 -,035 -,028 ,000 ,035 ,054 ,117 ,083 1
Prod20 uma escolha ruim seria um transtorno
4,4 1,93 0,548 0,426
,163
**
-,009 ,033 ,035 ,100 ,078 ,115 ,119 ,113
,327
**
1
Prod21 muito a perder por escolher mal
4,0 1,93 0,527 0,458
,236
**
,022
,142
*
,193
**
,225
**
,167
**
,211
**
,115
,173
**
,278
**
,555
**
1
Prod22 ao comprá-lo, não estou certo da minha escolha
2,5 1,76 0,571 0,634
-,142
*
,048
-,136
*
-,253
**
,058 -,018 -,111 -,079 -,102
-,178
**
-,046 -,021 1
Prod23i nunca sei se estou fazendo a compra certa
2,6 1,68 0,573 0,632
-,120 ,050 -,092
-,269
**
,001 ,018 -,102 -,045 -,065 -,083 -,087
-,125
*
,591
**
1
Prod24i me sinto perdido ao escolher isto
2,3 1,59 0,534 0,678
-,094
,129
*
-,045
-,189
**
,038 ,016 ,023 ,093 -,059 -,088 -,113 -,085
,550
**
,526
**
1
(**) Correlações significativas ao nível 0,01; (*) Correlações significativas ao nível 0,05
Importância
do Produto
Prazer
0,831
Valor
Simbólico
0,778
Importância
do Risco
0,651
Probabilidade
do Risco
0,735
122
4.3.3. Discussão sobre a Confiabilidade da Escala NIP
Apesar da constatação de que os valores obtidos para o α de Cronbach não
alcançam o limite de 0,9, esperado para escalas do tipo diferencial semântico
(ZAICHKOWSKY, 1994), pode-se argumentar que o limite de 0,70 é tipicamente
aceito, podendo até chegar a 0,60 em pesquisas exploratórias (HAIR et al., 2006, p.
137). De fato, os resultados obtidos no presente estudo não diferem muito dos
valores verificados no estudo original de Jain e Srinivasan (1990) onde foram
constatados respectivamente os seguintes valores para as dimensões importância
do produto, prazer, valor simbólico, importância do risco e probabilidade do risco:
0,80, 0,84, 0,84, 0,80 e 0,56. Adicionalmente, os resultados de Fonseca e Rossi
(1999) para os diferentes produtos analisados, apresentam o indicador
α de
Cronbach variando entre 0,67 e 0,89 para importância do produto; 0,69 e 0,85 para
prazer; 0,56 e 0,71 para valor simbólico; 0,56 e 0,74 para importância do risco; 0,63
e 0,78 para probabilidade do risco. Observou-se também que tipicamente a
correlação inter-item foi superior ao limite sugerido de 0,30 (HAIR et al., 2006, p.
137) e a correlação item-total corrigida foi superior ao limite sugerido de 0,50
(BEARDEN e NETMEYER, 1999, p. 4), demonstrando um alto grau de consistência
interna. Desta maneira, seria razoável aceitar, ainda que com certa reserva, a
confiabilidade dos construtos da escala NIP.
4.3.4. Análise da Validade das Dimensões da Escala NIP
Para Hair et al. (2006, p. 137) “validade é o grau em que uma escala ou um conjunto
de medidas representa com precisão o conceito de interesse”. As três formas de
validade mais comumente usadas são a convergente, a discriminante e a
nomológica. A validade nomológica, que examina se a escala reproduz fielmente as
relações estabelecidas pela teoria ou estudos prévios, já foi verificada pelos
criadores da escala e pelos exaustivos estudos na literatura.
A validade convergente examina o grau em que itens que mensuram o mesmo
conceito estão correlacionados (HAIR et al., 2006, p. 137). Os resultados dos testes
de correlação de postos de Spearman, previamente apresentados (ver Quadros 13,
14, 15 e 16 retro), suportam parcialmente a validade convergente.
123
Para os produtos celular e tênis, todos os itens apresentam correlação > 0,30 em
todos os construtos. No entanto, os seguintes itens apresentaram alguma correlação
< 0,30: para o produto bebida esportiva, o item Prod15i (divertido - não-divertido);
para o produto refrigerante, os itens Prod13 (prazeroso - não-prazeroso), Prod15i
(divertido - não-divertido) e Prod21 (muito a perder por escolher mal – pouco a
perder por escolher mal).
A validade convergente também foi avaliada através da análise do fator de carga
das variáveis componentes de cada fator, conforme previamente apresentado (ver
Quadro 20 retro). Os resultados da EFA geral (para todos os produtos) permite
suportar a validade convergente de todos os construtos, com todos os itens
apresentando fator de carga > 0,50. No entanto, os resultados das EFA para cada
produto evidenciam variáveis com fator de carga < 0,50: para o produto celular,
Prod11i (benéfico - não-benéfico), Prod15i (divertido - não-divertido) e Prod16i (fala
aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim); para o produto tênis, Prod13
(prazeroso - não-prazeroso), Prod19i (é irritante fazer uma compra inadequada - não
é irritante fazer uma compra inadequada) e Prod22 (ao comprá-lo, estou certo da
minha escolha - ao comprá-lo, não estou certo da minha escolha); para o produto
bebida esportiva, Prod15i (divertido - não-divertido); e para o produto refrigerante,
Prod15i (divertido - não-divertido) e Prod19i (é irritante fazer uma compra
inadequada - não é irritante fazer uma compra inadequada). Desta forma, só foi
possível suportar parcialmente a validade convergente dos construtos da escala.
A validade discriminante, que avalia o grau em que dois conceitos semelhantes são
distintos, foi verificada através do teste de correlação entre os itens de distintas
dimensões da escala (HAIR et al., 2006, p. 137).
Para o produto celular, observa-se que o item Prod16i (fala aos outros sobre mim -
não fala aos outros sobre mim), que pertence à dimensão valor simbólico, apresenta
alta correlação com itens da dimensão prazer, especificamente com os itens Prod13
(r=0,367), Prod14 (r=0,429) e Prod15i (r=0,396) (ver Quadro 21 retro).
Adicionalmente, verificou-se na EFA que o item Prod16i (fala aos outros sobre mim -
não fala aos outros sobre mim) teve o seu fator de carga dividido entre as
dimensões valor simbólico (FC=-0,460) e prazer (FC=0,313) (ver Quadro 21 retro).
124
Para o produto tênis, observa-se que os itens Prod13 (prazeroso - não-prazeroso) e
Prod14 (emocionante – não-emocionante), que pertencem à dimensão prazer,
apresentam correlações altas com itens da dimensão importância do produto,
especialmente com os itens Prod10i (r=0,414 e 0360), Prod11i (r=0,359 e 0,303) e
Prod12i (r=0,443 e 0,201). Ainda para o produto tênis, o item Prod16i (fala aos
outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim), pertencente à dimensão valor
simbólico, apresenta correlação alta com itens das dimensões importância do
produto e prazer, especialmente com os itens Prod10i (r=0,414), Prod12 (r=0,354),
Prod13 (r=0,353) e Prod14 (r=0,340) (ver Quadro 22 retro). Adicionalmente,
verificou-se na EFA que o item Prod13 (prazeroso - não-prazeroso) teve o seu fator
de carga dividido entre as dimensões prazer (FC=0,433) e importância do produto
(FC=0,372) (ver Quadro 22 retro).
Para o produto bebida esportiva, observa-se que o item Prod16i (fala aos outros
sobre mim - não fala aos outros sobre mim), pertencente à dimensão valor simbólico,
apresenta correlação alta com itens das dimensões importância do produto e prazer
(que formaram uma única dimensão para este produto), especialmente com os itens
Prod10i (r=0,519), Prod11i (r=0,329), Prod12 (r=0,430), Prod13 (r=0,529), Prod14
(r=0,557) e Prod15i (0,513). Ainda para o produto bebida esportiva, os itens Prod17i
(serve para os outros me julgarem – não serve para os outros me julgarem) e
Prod18 (passa uma imagem de mim – não passa uma imagem de mim),
pertencentes à dimensão valor simbólico, também apresentam correlação alta com
itens da dimensão prazer, especialmente com os itens Prod14 (r=0,322 e 0,354) e
Prod15i (r=0,337 e 0,325) (ver Quadro 23 retro). Adicionalmente, verificou-se na EFA
que o item Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim) teve
o seu fator de carga dividido entre as dimensões valor simbólico (FC=-0,498) e
importância do produto e prazer (FC=0,414) (ver Quadro 23 retro).
Para o produto refrigerante, observa-se que o item Prod16i (fala aos outros sobre
mim - não fala aos outros sobre mim) pertencente à dimensão valor simbólico
apresenta correlação alta com itens das dimensões importância do produto e prazer
(que formaram uma única dimensão para este produto), especialmente com os itens
Prod10i (r=0,476), Prod11i (r=0,356), Prod12 (r=0,458), Prod13 (r=0,375), Prod14
(r=0,496) e Prod15i (r=0,378). Ainda para o produto refrigerante, os itens Prod17i
(serve para os outros me julgarem – não serve para os outros me julgarem) e
125
Prod18 (passa uma imagem de mim – não passa uma imagem de mim),
pertencentes à dimensão valor simbólico também apresentaram correlação alta com
itens das dimensões importância do produto e prazer, especialmente com os itens
Prod10i (r=0,310 e 0,318), Prod13 (r=0,227 e 0,334), Prod14 (r=0,318 e 0,347) e
Prod15i (r=0,304 e 0,332) (ver Quadro 24 retro). Adicionalmente, verificou-se na EFA
que o item Prod16i (fala aos outros sobre mim - não fala aos outros sobre mim) teve
o seu fator de carga dividido entre as dimensões valor simbólico (FC=-0,512) e
importância do produto e prazer (FC=0,331) (ver Quadro 24 retro).
De fato, conforme o amplamente demonstrado, a estrutura fatorial obtida para a
amostra geral (N=1025) pode não representar fielmente a estrutura fatorial
subjacente a cada tipo de produto analisado. Enquanto as cinco dimensões
propostas por Jain e Srinivasan (1990) foram reproduzidas para os produtos celular
e tênis, o mesmo não ocorreu no teste para os produtos bebida esportiva e
refrigerante, onde observou-se apenas quatro dimensões. Além disso, foi constatada
a presença de alta correlação entre itens de distintos construtos, bem como a
divisão do fator de carga de diversos itens entre construtos conceitualmente
distintos. Desta forma, só foi possível suportar parcialmente a validade discriminante
dos construtos da escala.
4.3.5. Discussão sobre a Validade Discriminante da Escala NIP
Outros estudos também observaram correlação alta entre os itens das dimensões
importância do produto, prazer e valor simbólico. Laurent e Kapferer (1985b) alertam
que, em algumas categorias de produto, as dimensões interesse (posteriormente
renomeada para importância do produto) e prazer podem se unir, formando uma
única dimensão. No estudo dos autores, essa união ocorreu na categoria de
alimentos. No estudo de Quester e Lim (2003), as dimensões interesse (importância
do produto) e prazer resultaram em uma única dimensão para o produto tênis; e as
dimensões valor simbólico e prazer também resultaram em uma única dimensão
para o produto caneta esferográfica. Rodgers e Schneider (1993) constataram a
união das dimensões interesse (importância do produto) e prazer em todas as
categorias de produtos testadas: equipamentos eletrônicos, gravadores de áudio,
carros e roupas. No contexto brasileiro, Fonseca e Rossi (1999) constataram a união
das dimensões importância do produto e prazer para o produto cerveja.
126
4.3.6. Escore do Envolvimento com o Produto
Jain e Srinivasan (1990) operacionalizaram um escore de envolvimento com o
produto para cada uma das dimensões como sendo uma média dos três itens de
cada dimensão da escala, padronizada para a base 100.
No presente estudo, processo similar foi utilizado para operacionalizar o escore de
cada dimensão para cada produto investigado. Para cada um dos produtos,
calculou-se uma média para cada uma das cinco dimensões, ponderando-se a
média de cada variável da dimensão pelo seu respectivo fator de carga. Em seguida,
as médias ponderadas de cada dimensão foram padronizadas para uma base 100,
obtendo-se desta forma um “Escore NIP por dimensão na base 100” para cada
produto. Finalmente, calculou-se um “Escore NIP por produto na base 100”,
ponderando-se o “Escore NIP por dimensão na base 100” de cada produto pelo seu
respectivo autovalor. O cálculo foi realizado desta forma com o intuito de preservar o
peso relativo de cada dimensão para cada produto investigado (ver Quadro 25).
Faz-se necessário registrar que para a obtenção do autovalor, bem como dos
fatores de carga das variáveis componentes das dimensões importância do produto
e prazer para os produtos bebida esportiva e refrigerante (que resultaram em uma
única dimensão na EFA), foi necessário realizar duas novas EFA, forçando a
formação de 5 fatores. Desta maneira, os resultados obtidos para os escores devem
ser tomados com alguma cautela.
4.3.6.1. Escore NIP por Dimensão e por Produto
Observa-se que para o produto celular, a importância do produto obteve o maior
escore (NIP=132). Para o produto tênis, o valor simbólico obteve o maior escore
(NIP=122). Esse resultado está alinhado com os achados de Ferla e Silveira (2008).
Para o produto bebida esportiva, probabilidade de risco obteve o maior escore
(NIP=116). Esse resultado pode estar relacionado à associação do produto com
riscos à saúde. O produto refrigerante obteve o menor escore para todas as
dimensões, com exceção da dimensão prazer, cujo escore (NIP=99) foi maior do
que o escore respectivo do produto bebida esportiva (NIP=91) (ver Quadro 25).
127
Quadro 25 - Escore NIP por Dimensão e por Produto
Prod10i 6,2 0,97
Prod11i 6,2 0,46
Prod12 6,4 0,75
Prod13 4,5 0,86
Prod14 3,9 0,78
Prod15i 4,8 0,45
Prod16i 3,8 0,46
Prod17i 3,3 0,72
Prod18 3,4 0,57
Prod19i 5,7 0,53
Prod20 5,2 0,82
Prod21 5,0 0,71
Prod22 2,9 0,67
Prod23i 3,3 0,84
Prod24i 3,2 0,67
Prod10i 5,1 0,69
Prod11i 5,5 0,61
Prod12 5,6 0,83
Prod13 4,7 0,43
Prod14 3,8 0,84
Prod15i 4,2 0,78
Prod16i 4,4 0,67
Prod17i 3,9 0,87
Prod18 4,2 0,69
Prod19i 5,8 0,47
Prod20 5,3 0,89
Prod21 5,2 0,73
Prod22 2,5 0,44
Prod23i 3,0 1,00
Prod24i 3,1 0,62
Prod10i 3,7 0,56
Prod11i 5,0 0,74
Prod12 4,3 0,91
Prod13 4,2 0,48
Prod14 3,4 0,77
Prod15i 3,6 0,75
Prod16i 3,0 0,35
Prod17i 3,0 0,91
Prod18 3,1 0,70
Prod19i 5,2 0,56
Prod20 4,6 0,90
Prod21 4,3 0,76
Prod22 3,4 0,79
Prod23i 3,4 0,71
Prod24i 3,6 0,74
Prod10i 3,2 0,79
Prod11i 2,1 0,65
Prod12 3,3 0,68
Prod13 5,1 0,40
Prod14 3,4 0,62
Prod15i 3,7 0,41
Prod16i 3,0 0,53
Prod17i 2,8 0,83
Prod18 3,2 0,75
Prod19i 4,9 0,38
Prod20 4,4 0,76
Prod21 4,0 0,74
Prod22 2,5 0,78
Prod23i 2,6 0,66
Prod24i 2,3 0,65
Fatoração Eixos Principais
Rotação Oblimin - 5 fatores
Escore NIP
1,690
3,978
1,092
1,465
132
107
101
107
1,950
Prazer
3,96 99 0,925
95
Probabilidade do
Risco
3,48 116
2,95 98
Prazer
4,15 103 4,506
Valor Simbólico
Refrigerante
Importância do
Produto
2,93 62 4,401
Valor Simbólico
2,99 88 1,256
Importância do
Risco
2,44 81 2,028
76
4,36 89 1,672
Probabilidade do
Risco
94
Prazer
3,66 91 4,896
Valor Simbólico
3,02 89 1,826
0,829
2,156
1,330
Bebida
Esportiva
Importância do
Produto
4,37 92
Importância do
Risco
4,67
Tênis
Importância do
Produto
5,40 114 1,131
1,738
107
5,38 109 1,859
Probabilidade do
Risco
4,16 122 1,256
Importância do
Risco
105
Dimensões
Escore NIP
por dimensão
(na base 100)
Escore NIP
por produto
(ponderado p/
Autovalor)
110
Autovalor
Probabilidade do
Risco
Média do item | FC |
Média
ponderada p/
FC
6,28
4,32
3,45
Produto
Celular
3,14
Importância do
Produto
Prazer
Valor Simbólico
Importância do
Risco
Item
5,27
128
4.3.6.2. Escores NIP e PII comparados por Produto
Jain e Srinivasan (1990) apresentaram em seu estudo uma tabela com os escores
NIP obtidos para cada dimensão de cada produto, comparados com os respectivos
escores obtidos a partir da escala PII de Zaichkowsky (1994). No presente estudo,
para possibilitar uma comparação direta, optou-se por apresentar os escores NIP e
PII obtidos no mesmo formato, ou seja, os escores PII obtidos para cada produto
(que originalmente variam de 10 a 70) também foram padronizados para a base 100
(ver Quadro 26).
Ao comparar os escores padronizados obtidos a partir das escalas NIP e PII,
verifica-se um alinhamento na ordem dos escores por produto, apontando para uma
convergência entre as escalas. O produto celular foi o que obteve o maior escore
nas duas escalas (NIP=110 e PII=119). O produto tênis obteve a segunda maior
pontuação (NIP=107 e PII=104) e o produto bebida esportiva, a terceira maior
pontuação (NIP=94 e PII=90). Refrigerante obteve a pontuação mais baixa (NIP=76
e PII=88), sendo considerado o produto com mais baixo envolvimento dos
consumidores dentre os estudados (ver Quadro 26).
Quadro 26 - Escores PII e NIP Comparados por Produto (base 100)
4.3.6.3. Operacionalização do Escore NIP Geral
Jain e Srinivasan (1990) concluem que uma abordagem unidimensional não é capaz
de dar conta da complexidade do fenômeno do envolvimento do consumidor com o
produto. Por essa razão os autores não operacionalizam um escore geral para
mensurar o envolvimento do consumidor com o produto. Essa é a razão primeira da
multidimensionalidade da escala NIP. Anteriormente, Laurent e Kapferer (1985a, p.
45) já haviam concluído de igual forma: “Não é possível usar um índice único, uma
Importância
do Produto
Prazer
Valor
Simbólico
Importância
do Risco
Probabilidade
do Risco
76
119
104
90
8881Refrigerante
132
114
92
62
107
103
91
99
88
107
109
95
89
Escores NIP por Dimensão (base 100)
Escore PII
(base 100)
Celular
Tênis
Bebida Esportiva
101
122
89
110105
98
116
107
94
Escore NIP
(base 100)
129
vez que nenhuma dimensão isolada é capaz de capturar a riqueza da relação entre
o consumidor e uma categoria de produto”.
Não obstante, no presente estudo, decidiu-se calcular um escore NIP Geral, que foi
operacionalizado para refletir o envolvimento com o produto de cada informante da
amostra, a partir dos escores fatoriais da EFA geral (cinco fatores), ponderados
pelos respectivos autovalores (importância do produto, A=4,524442; probabilidade
do risco, A=2,033747; importância do risco, A=1,770907; valor simbólico,
A=1,384023; prazer, A=1,015884).
4.3.6.3.1. Correlação entre as dimensões do Escore NIP Geral
Para efeito de confronto com os resultados de Jain e Srinivasan (1990), no presente
estudo calculou-se a correlação entre os escores NIP Geral obtidos para cada uma
das dimensões (ver Quadro 27).
Quadro 27 - Matriz de Correlação das Dimensões para Todos os Produtos
Observa-se que as dimensões importância do produto, prazer e valor simbólico são
fortemente correlacionadas. O mesmo efeito pode ser verificado no estudo de Jain e
Srinivasan (1990), onde importância do produto e prazer apresentam r=0,42;
importância do produto e valor simbólico apresentam r=0,33; e prazer e valor
simbólico apresentam r=0,58. Observou-se ainda no presente estudo que a
dimensão probabilidade de risco apresenta correlação negativa com todas as
demais dimensões. Novamente, no estudo de Jain e Srinivasan (1990),
probabilidade de risco e importância do produto apresentam r=-0,02.
Os resultados do presente estudo também estão alinhados com os resultados
obtidos para a escala CIP no estudo de Laurent e Kapferer (1985b), onde interesse
Dimensão
Importância
do Produto
Prazer
Valor
Simbólico
Importância
do Risco
Probabilidade
do Risco
Importância do Produto 1
Prazer
0,580
1
Valor Simbólico
0,444 0,564
1
Importância do Risco 0,315 0,203 0,325 1
Probabilidade do Risco
-0,100 -0,315 -0,157 -0,104
1
Todas as correlações são significativas ao nível 0,01
130
(importância do produto) e prazer apresentam r=0,55; interesse (importância do
produto) e valor simbólico apresentam r=0,38; e prazer e valor simbólico apresentam
r=0,47.
Mais uma vez, constata-se o desafio que a presente escala oferece em termos de
validade, uma vez que a alta correlação inter-construtos contribui para os efeitos
relatados anteriormente neste estudo, por ocasião da discussão da validade
discriminante da escala NIP.
4.3.6.3.2. Distribuição de Freqüências do Escore NIP Geral por Produto
O gráfico 4 possibilita visualizar a distribuição de freqüências do escore NIP Geral
para cada produto investigado. Nota-se que o NIP Geral apresenta uma maior
dispersão para os produtos com menor escore. A dispersão do Escore NIP Geral por
produto mostra-se muito semelhante à distribuição do Escore PII (ver Gráficos 1
retro e Gráfico 4).
Gráfico 4 - Histograma do Escore NIP Geral por Produto
Pode-se especular, portanto, que o poder preditor da escala NIP para produtos de
alto envolvimento talvez seja maior do que para produtos de baixo envolvimento, da
mesma forma como da escala PII.
131
4.3.7. Convergência entre as escalas PII e NIP
Com a finalidade de avaliar a convergência das escalas PII e NIP, efetuou-se uma
análise de correlação do Escore PII com o Escore NIP Geral. O comportamento
dessas variáveis pode ser analisado visualmente no gráfico de dispersão.
Gráfico 5 - Dispersão dos 1.025 casos nos Escores PII e NIP Geral
O teste de correlação de Pearson demonstra uma alta correlação entre os escores
das duas escalas (r=0,734). O quadro 28 apresenta as correlações observadas para
cada um dos produtos investigados.
Quadro 28 - Correlação dos Escores NIP e PII Geral
Operacionalizou-se duas variáveis dummy para representar de forma dicotômica o
grau de envolvimento com o produto respectivamente a partir do escore NIP Geral e
Produto Pearson
Celular ,663**
Tênis ,715**
Bebida Esportiva ,710**
Refrigerante ,715**
Geral
,734
**
Correlação Escores PII Geral e NIP Geral
(**) Correlações significativas ao nível 0,01
132
do escore PII. A mediana de cada escore foi utilizada como parâmetro para a divisão
dos respondentes em dois grupos: baixo envolvimento e alto envolvimento. Matos
(2003), que utilizou parte da escala de Zaichkowsky (1985) em sua pesquisa para
mensurar o efeito moderador do envolvimento do produto, utilizou o mesmo
procedimento em seu estudo. Para a escala NIP Geral, os respondentes que
obtiveram escore menor ou igual a 0,0853606 (N = 513, representando 50% dos
casos), foram incluídos no grupo de baixo envolvimento, os demais, com escore
superior a esse valor (N = 512, representando 50% dos casos) foram incluídos no
grupo de alto envolvimento. Para a escala PII, os respondentes que obtiveram
escore menor ou igual a 48 (N = 516, representando 50,3% dos casos), foram
incluídos no grupo de baixo envolvimento, os demais, com escore superior a 48 (N =
509, representando 49,7% dos casos) foram incluídos no grupo de alto
envolvimento. Observou-se a convergência de classificação em 78,4% dos casos.
Isso significa que 404 casos (78,8%) foram igualmente classificados como de alto
envolvimento e 400 casos (78,1%) foram igualmente classificados como de baixo
envolvimento de acordo com os escores PII e NIP Geral. Dos casos restantes, 109
foram classificados como de alto envolvimento pelo escore PII e de baixo
envolvimento pelo escore NIP, enquanto 112 casos foram classificados como de
baixo envolvimento pelo escore PII e de alto envolvimento pelo escore NIP Geral.
Diante disso, pode-se considerar satisfatória a convergência entre as duas escalas
(ver Quadro 29).
Quadro 29 - Convergência dos Escores das Escalas PII e NIP Geral
Baixo Env Alto Env
Baixo Env 404 112 516
Alto Env 109 400 509
404 400 804
109 112 221
78,8% 78,1%
78,4%
21,2% 21,9% 21,6%
Total Não-Convergentes
% Convergência
% Não-Convergência
TotalNúmero de Observações
Total Convergentes
Escore NIP Geral
Escore PII Geral
133
4.4. Credibilidade da Fonte
No presente estudo, utilizou-se a escala Source Credibility (SC) de Ohanian (1990)
para mensurar a credibilidade da fonte. Para validar essa escala realizou-se uma
Análise Fatorial Confirmatória (CFA). A CFA é utilizada como teste confirmatório do
modelo de mensuração proposto na teoria. Diferentemente da análise fatorial
exploratória, a CFA utiliza a teoria para especificar
a priori o número de fatores que
representam um construto latente que não pode ser medido diretamente e o número
de variáveis que pertencem a esses fatores (HAIR et al., 2006, p. 774).
O modelo de mensuração, que especifica os indicadores de cada construto, foi
especificado de acordo com o modelo proposto por Ohanian (1990). A análise do
modelo de mensuração foi realizada através do exame dos indicadores de ajuste do
modelo e das análises de validade convergente e discriminante dos construtos.
A CFA foi realizada em duas etapas: análise do modelo de mensuração e análise do
modelo estrutural.
4.4.1. Análise do Modelo de Mensuração
A figura 5 apresenta o modelo de mensuração proposto por Ohanian (1990).
Observou-se no entanto que os indicadores de ajuste do modelo originalmente
especificado não apresentam valores adequados para a amostra do presente
estudo. O indicador
χ
2
apresentou valor alto (508,126 e p valor < 0,05). Os índices
GFI (0,836) e CFI (0,754) apresentaram valores abaixo do recomendado. O RMSEA
(0,069) e o PCLOSE (0,000) também não apresentaram valores adequados,
indicando a inexistência de um bom ajuste do modelo. O Quadro 30 resume os
indicadores obtidos e apresenta os limites aceitáveis para cada estatística.
Decidiu-se, desta forma, purificar a escala
Source Credibility (SC) de Ohanian (1990)
de forma a obter-se um melhor ajuste no modelo de mensuração.
134
Figura 5 – Modelo Source Credibility
Quadro 30 – Indicadores de Ajuste do Modelo Source Credibility
O processo de purificação da escala foi realizado de forma sistemática, eliminando-
se uma variável de cada vez, observando-se a contribuição de cada ítem ao
respectivo construto. A unidimensionalidade dos construtos foi verificada através da
matriz de resíduos padronizados, cujo valor não deve exceder o limite de 2,58
(PERIN, 2001).
Confiabilidade
Kaka5ie5
1
1
Kaka4ie4
1
Kaka3ie3
1
Kaka2ie2
1
Kaka1ie1
1
Expertise
Kaka10ie10
Kaka9ie9
Kaka8ie8
Kaka7ie7
Kaka6ie6
1
1
1
1
1
1
Atratividade
Kaka15ie15
Kaka14ie14
Kaka13ie13
Kaka12ie12
Kaka11ie11
1
1
1
1
1
1
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
508,126 0,000 5,841 0,836 0,754 0,069 0,000
limites sugeridos < possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5
Indicadores de Ajuste
135
Desta maneira, alguns itens foram eliminados da escala, pois apresentavam um ou
mais valores de resíduos padronizados acima do limite de 2,58. Os itens Kaka12i
(com classe – sem classe), Kaka14i (elegante – não-elegante), Kaka6i (expert –
não-expert) e Kaka8i (informado – não-informado) foram eliminados em virtude
deste critério.
Adicionalmente, os itens Kaka5i (digno de confiança – não-digno de confiança) e
Kaka1i (seguro – inseguro) foram eliminados porque apresentaram covariância alta
com diversos itens de outros construtos da escala.
O item Kaka7i (experiente – inexperiente) apresentou o menor fator de carga
(0,674), entretanto, como ele não apresentou valores de resíduos padronizados
acima do limite de 2,58, decidiu-se pela sua manutenção na escala uma vez que sua
eliminação deixaria o construto
expertise com apenas dois itens. De acordo com
Hair et al. (2006, p. 783), a boa prática sugere um mínimo de três itens
(preferencialmente quatro) por construto.
Ao final do processo de purificação da escala, manteve-se três variáveis de
mensuração para cada dimensão. A Figura 6 apresenta o modelo de mensuração
reespecificado com um total de nove variáveis. O Quadro 31 apresenta os índices de
ajuste do modelo reespecificado em comparação com os indicadores do modelo
original. Pode-se verificar que todos os indicadores indicam o bom ajuste do modelo
reespecificado. O indicador
χ
2
apresentou valor baixo (21,262 e p valor = 0,623). Os
índices GFI (0,990), CFI (1,000), RMSEA (0,000) e o PCLOSE (1,000) apresentaram
valores adequados.
136
Figura 6 – Modelo Source Credibility Ajustado
Quadro 31 – Comparação entre Indicadores de Ajuste do Modelo
Source
Credibility
e do Modelo Source Credibility Ajustado
Confiabilidade
Kaka4ie4
1
1
Kaka3ie3
1
Kaka2ie2
1
Expertise
Kaka10ie10
Kaka9ie9
Kaka7ie7
1
1
1
1
Atratividade
Kaka15ie15
Kaka13ie13
Kaka11ie11
1
1
1
1
Ajuste do Modelo
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
modelo c/ 15 variáveis 508,126 0,000 5,841 0,836 0,754 0,069 0,000
modelo c/ 9 variáveis 21,262 0,623 0,886 0,990 1,000 0,000 1,000
limites sugeridos
< possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5
137
4.4.1.1. Análise de Validade dos Construtos
A validade dos construtos foi verificada através das validades convergente e
discriminante. Para Hair et al. (2006, p. 137) “validade é o grau em que uma escala
ou um conjunto de medidas representa com precisão o conceito de interesse”. As
três formas de validade mais comumente usadas são a convergente, a discriminante
e a nomológica.
A validade nomológica, que examina se a escala reproduz fielmente as relações
estabelecidas pela teoria ou estudos prévios, já foi verificada pela criadora da escala
e pelos diversos estudos que utilizaram essa escala.
Analisou-se a validade convergente através do exame dos fatores de carga, da
variância extraída e da confiabilidade (HAIR et al., 2006, p. 777-778).
De acordo com Hair et al. (2006, p. 777), o fator de carga é um indicador relevante
da validade convergente. Para a indicação de validade convergente adequada,
todos os fatores de carga devem ser, no mínimo, estatisticamente significantes.
Adicionalmente, as cargas devem apresentar valores acima de 0,5 ou, idealmente,
acima de 0,7. Os fatores de carga das dimensões confiabilidade, expertise e
atratividade respectivamente variam de 0,845 a 0,921 (p valor < 0,01); de 0,674 a
0,939 (p valor < 0,01) e de 0,831 a 0,906 (p valor < 0,01), indicando validade
convergente adequada (ver Quadro 32).
A variância extraída, indicador que resume a convergência, deve ser calculada para
cada construto latente. De acordo com Hair et al. (2006, p. 777), valores acima de
0,5 indicam validade convergente adequada. A variância extraída dos construtos
confiabilidade, expertise e atratividade apresentaram valores respectivamente iguais
a 77,6%, 72,9% e 75,6%, superando o limite sugerido (ver Quadro 32).
Por fim, a confiabilidade, outro indicador da validade convergente, também foi
calculada para todos os construtos. De acordo com Hair et al. (2006, p. 778), valores
iguais ou acima de 0,7 indicam boa confiabilidade. A confiabilidade dos construtos
confiabilidade, expertise e atratividade apresentaram valores respectivamente iguais
a 0,863, 0,778 e 0,744, demonstrando boa confiabilidade (ver Quadro 32).
138
Alta confiabilidade indica consistência interna, que por sua vez, indica que as
medidas representam consistentemente o mesmo construto latente (HAIR et al.,
2006, p. 778).
Quadro 32 - Validade Convergente da Escala Source Credibility Ajustada
A validade discriminante foi analisada através da variância compartilhada, em que se
compara a estimativa do quadrado da correlação de um par de construtos e a
variância extraída de qualquer um dos construtos desse par. A variância estimada
deve ser maior do que a estimativa do quadrado da correlação para comprovar a
validade discriminante (FORNELL e LARCKER, 1981). De acordo com Hair et al.
(2006, p. 808), trata-se de uma abordagem conservadora.
No presente estudo, a variância extraída mostrou-se maior do que a estimativa do
quadrado da correlação para as comparações entre confiabilidade e atratividade
(0,776>0,455) e entre expertise e atratividade (0,729>0,437). A comparação entre
confiabilidade e expertise não mostrou esse resultado (0,729<0,755). Verificou-se,
portanto, resultados que suportam parcialmente a validade discriminante da escala
(ver Quadro 33).
Dimensões Item Ancoras semânticas
Kaka2i honesto - desonesto 0,875
Kaka3i confiável - não-confiável 0,921
Kaka4i sincero - não-sincero 0,845
Kaka7i experiente - não-experiente 0,674
Kaka9i qualificado - não-qualificado 0,923
Kaka10i habilidoso - não-habilidoso 0,939
Kaka11i atraente - não-atraente 0,906
Kaka13i bonito - feito 0,869
Kaka15i sensual - sem sensualidade 0,831
77,6% 72,9% 75,6%
0,863 0,778 0,744
Confiabilidade do Construto
Fator de Carga
Confiabilidade
Expertise
Atratividade
Variância Extraída
139
Quadro 33 - Validade Discriminante da Escala Source Credibility Ajustada
4.4.2. Análise do Modelo Estrutural
Após a análise do modelo de mensuração, prosseguiu-se para a análise do modelo
estrutural (ver Figura 7), que relaciona o modelo de mensuração reespecificado com
a intenção de compra. Um modelo estrutural semelhante, porém com as 15 variáveis
originais da escala
Source Credibility foi testado por Ohanian (1991).
Figura 7 – Modelo Estrutural
Confiabilidade Expertise Atratividade
Confiabilidade
0,776
Expertise 0,775
0,729
Atratividade 0,455 0,437
0,756
Diagonais referem-se à variância extraída e os demais valores à variância compartilhada entre
os pares de construtos (FORNELL e LARCKER, 1981)
Confiabilidade
Kaka4ie4
1
1
Kaka3ie3
1
Kaka2ie2
1
Expertise
Kaka10ie10
Kaka9ie9
Kaka7ie7
1
1
1
1
Atratividade
Kaka15ie15
Kaka13ie13
Kaka11ie11
1
1
1
1
intenção
de compra
IC1
IC2
IC3
1
eic1
1
eic2
eic3
1
1
eic
1
140
Antes de prosseguir com a análise do modelo estrutural, realizou-se uma análise de
confiabilidade da escala de intenção de compra, mensurada através de 3 itens que
variam desde concordo totalmente a discordo totalmente. A unidimensionalidade da
escala foi testada através de uma EFA, utilizando o método de componentes
principais. Utilizando-se o critério de Autovalor > 1, foi extraído um único fator (KMO
= 0,615), demonstrando a unidimensionalidade do construto.
Verificou-se, entretanto, que o item IC2 (Buscaria mais informações sobre este novo
produto) apresentou o menor fator de carga (0,672) e a menor correlação item-total
corrigida (0,417). A retirada deste item aumentaria significativamente o valor do
α de
Cronbach. No entanto, para não ferir a regra de utilização de pelo menos três itens
para representar cada construto (HAIR et al., 2006, p. 783) e para garantir a validade
de face amplamente discutida no modelo original de Ohanian (1991), decidiu-se
manter a variável IC2.
O Quadro 34 a seguir apresenta os indicadores de validade convergente do
construto intenção de compra, apurados na etapa de confirmação do modelo
estrutural. Pode-se verificar que, novamente, o fator de carga da variável IC2 é bem
menor que os demais (0,459), o que contribui para a redução da variância extraída e
prejudica em alguma medida a confiabilidade do construto.
Quadro 34 – Confiabilidade da Escala de Intenção de Compra
Escala
Unidimensional
Item Descrição do item
Fator de
Carga
IC1 Consideraria a possibilidade de adquirir este novo produto 0,855
IC2 Buscaria mais informações sobre este novo produto 0,459
IC3 Compraria este novo produto 0,863
0,562
0,508
Intenção de Compra
Variância Extraída
Confiabilidade do Construto
141
Apesar do método maximum likelihood estimation (MLE) ser o mais comumente
usado na modelagem de equações estruturais, utilizou-se, no presente estudo, o
método
asymptotically distribution free (ADF). O MLE é mais eficiente e menos
enviesado quando a normalidade multivariada dos dados é suportada. Contudo, a
sensitividade do MLE à não-normalidade dos dados criou a necessidade de novas
técnicas de estimação e, com isso, novas alternativas surgiram, como o método
ADF. O ADF possui insensibilidade à não-normalidade dos dados, porém, para
utilizá-lo, é preciso uma amostra grande (HAIR et al., 2006, p. 743).
Os testes Shapiro-Wilks e Kolmorov-Smirnov, que “calculam o nível de significância
para as diferenças em relação a uma distribuição normal”, são os dois testes mais
comuns para verificação da normalidade (HAIR et al., 2006, p. 82). A não-
normalidade de todas as variáveis do presente estudo foi confirmada através do
teste de Kolmorov-Smirnov. Como o presente estudo apresenta não-normalidade de
dados e uma grande amostra (N = 1025), inclusive nas subamostras (N > 500),
optou-se pelo ADF para estimação do modelo no presente estudo.
Analisou-se então o ajuste do modelo estrutural sem considerar as variáveis
moderadoras. Os indicadores
χ
2
normado (1,384), GFI (0,979), CFI (0,988), RMSEA
(0,019) e PCLOSE (1,000), apresentaram valores adequados, indicando bom ajuste
do modelo. O teste
χ
2
também apresentou um valor adequado (66,448), embora com
um p valor = 0,040 (ver Quadro 35). Cabe ressaltar que a estatística
χ
2
é muito
sensível, tanto para amostras pequenas quanto para amostras grandes.
Adicionalmente, o teste
χ
2
é adequado para amostras entre 100 e 200 casos como
teste de significância, mostrando menor confiabilidade para amostras fora desse
intervalo (HAIR et al., 2005, p. 522).
Quadro 35 - Ajuste do Modelo Estrutural Sem Variáveis Moderadoras
Ajuste do Modelo
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
modelo s/ variáveis moderadoras 66,448 0,040 1,384 0,979 0,988 0,019 1,000
limites sugeridos
< possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5
142
4.5. Resultados do Teste das Hipóteses
Nesta seção são apresentados os resultados referentes aos testes das quatro
hipóteses operacionalizadas no presente estudo.
4.5.1. Hipóteses Relativas à Credibilidade do Endossante
Hipótese 1: Quanto maior a credibilidade da celebridade do esporte, maior a
influência do endosso na intenção de compra.
Hipótese 1a: Quanto maior a atratividade da celebridade do esporte, maior a
influência do endosso na intenção de compra.
Hipótese 1b: Quanto maior a
expertise da celebridade do esporte, maior a
influência do endosso na intenção de compra.
Hipótese 1c: Quanto maior a confiabilidade da celebridade do esporte, maior
a influência do endosso na intenção de compra.
Para testar a Hipótese 1, analisou-se a estimativa e a significância dos coeficientes
padronizados de cada dimensão da credibilidade da celebridade do esporte em
relação à intenção de compra. Observa-se que o teste t mostrou-se significativo para
todos os caminhos (p valor < 0,05), suportando a Hipótese 1, bem como as
Hipóteses 1a, 1b e 1c (ver Quadro 36).
Verifica-se ainda, através da comparação entre os coeficientes padronizados, que a
confiabilidade é a dimensão de maior influência da credibilidade da celebridade do
esporte na intenção de compra (0,196), seguida pela expertise (0,193) e pela
atratividade (0,079) (ver Quadro 36).
Quadro 36 - Estimativa dos Coeficientes
Caminho
IC <--- Expertise 0,206 (0,193) 4,825 0,000
IC <--- Confiabilidade 0,259 (0,196) 4,893 0,000
IC <--- Atratividade 0,075 (0,079) 2,226 0,026
Coeficiente (padronizado) Valor t (sig)
143
Ohanian (1991) não suporta a relação entre a atratividade e a confiabilidade do
endossante na intenção de compra do consumidor, mas constata que a
expertise do
endossante é um fator relevante na intenção de compra. Pornpitakpan (2003), que
replicou o estudo de Ohanian (1991) em Cingapura, constatou relação positiva entre
as três dimensões e a intenção de compra, da mesma forma como no presente
estudo. Yoon et al. (1998) também observaram a influência das três dimensões na
intenção de compra dos consumidores, contrariando, mais uma vez os resultados
verificados na pesquisa de Ohanian (1991).
Pornpitakpan (2003) constatou que
expertise é o fator mais influente na intenção de
compra. No presente estudo, observou-se que a confiabilidade é o fator mais
influente na intenção de compra, seguida da
expertise e da atratividade. Contudo, os
coeficientes padronizados da confiabilidade e da
expertise apresentaram valores
muito próximos (0,196 e 0,193 respectivamente). A atratividade foi o fator menos
influente na intenção de compra de acordo com o estudo de Pornpitakpan (2003), o
que iguala os resultados do presente estudo.
4.5.2. Hipóteses Relativas ao Gênero
Para testar a Hipótese 2, realizou-se, primeiramente, testes de cross-validation e de
invariância do modelo para gênero.
O
cross-validation e os testes de análise da invariância para o grupo de
respondentes feminino (N = 525) e o grupo de respondentes masculino (N = 500)
foram realizados em cinco etapas. A primeira etapa inclui a análise da
loose cross-
validation,
em que se aplica, separadamente, uma CFA para cada um dos dois
grupos com base no mesmo modelo de mensuração. Portanto, verifica-se em que
extensão a amostra masculina tem validação cruzada com os resultados da amostra
feminina.
Os valores dos indicadores de ajuste GFI, CFI e RMSEA são semelhantes para o
grupo masculino e para o grupo feminino, sugerindo um bom ajuste do modelo para
ambos os grupos. O grupo masculino apresenta um
χ
2
adequado (51,9 e p valor >
0,05), assim como o grupo feminino (58,1 e p valor > 0,05). Portanto, não foram
identificados problemas de ajuste, o que permite aceitar o critério de
cross-
validation
, uma vez que o modelo de mensuração parece válido em ambas as
amostras tomadas separadamente. (ver Quadro 37).
144
Na segunda etapa, verifica-se a equivalência de estrutura fatorial através da análise
de múltiplos grupos. O modelo é examinado para ambos os grupos, assim como na
etapa anterior, porém, desta vez o modelo é estimado para cada grupo
simultaneamente. Os índices demonstram a acurácia em que o modelo original
reproduz a matriz de covariância observada tanto para os respondentes do gênero
masculino quanto feminino.
Conforme esperado, o
χ
2
apresenta valor igual a soma dos χ
2
do grupo masculino e
do grupo feminino, assim como o número de graus de liberdade (gl). Observa-se que
os indicadores GFI (0,969), CFI (0,990) e RMSEA (0,012) demonstram bom ajuste
do modelo de mensuração. O índice
χ
2
(110,0) apresenta significância (p valor
>0,05). Portanto, esses resultados suportam a equivalência de estrutura fatorial,
indicando que a estrutura do modelo de mensuração é apropriada para ambos os
grupos (ver Quadro 37).
Na terceira etapa, verifica-se a equivalência de fator de carga dos grupos, através da
restrição de que os fatores de carga estimados no modelo são iguais para ambos os
grupos. Essa investigação é realizada examinando-se os efeitos ao adicionar
restrições no modelo ajustado. Apesar dos resultados dos índices GFI (0,964), CFI
(0,984) e RMSEA (0,150) aparentemente suportarem a equivalência de fator de
carga, a diferença de
χ
2
entre os modelos apresentou um p valor < 0,05,
impossibilitando o suporte à equivalência de fator de carga entre os grupos (ver
Quadro 37).
Como os resultados não suportaram a equivalência de fator de carga, as etapas
quatro (verificação da equivalência de fator de covariância) e cinco (verificação da
equivalência de variância do erro) não são necessárias. Porém, os resultados são
aqui apresentados, atestando que a diferença de
χ
2
apresentou p valor < 0,05 em
ambos os casos. Desta forma, as equivalências de fator de covariância e de
variância de erro não podem ser suportadas entre os grupos investigados (ver
Quadro 37).
145
Quadro 37 - Validação do Modelo em Função do Gênero
Uma vez que a equivalência de estrutura fatorial foi suportada, procedeu-se ao teste
da Hipótese 2 através da técnica SEM de Análise de Múltiplos Grupos:
Hipótese 2: O gênero exerce efeito moderador na influência da
credibilidade do endosso da celebridade do esporte na
intenção de compra.
Hipótese 2a: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da atratividade da celebridade do esporte na
intenção de compra.
Hipótese 2b: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da
expertise da celebridade do esporte na
intenção de compra.
Hipótese 2c: O gênero do consumidor exerce efeito moderador na
influência da confiabilidade da celebridade do esporte na
intenção de compra.
De acordo com Kline (2005, p. 289, 290) a técnica
Multiple-Sample SEM é indicada
para verificar a variação dos valores dos parâmetros entre grupos, possibilitando
desta forma o teste de efeitos de moderação das relações especificadas no modelo
pelo pertencimento a grupos distintos. Ainda de acordo com o autor, a forma mais
fácil de verificar o efeito de moderação implica em estimar o mesmo modelo para
cada uma das distintas amostras e então comparar os coeficientes não-
padronizados. Todavia o autor sugere que a comprovação do efeito moderador seja
feita mediante a especificação de restrições de igualdade entre grupos (
cross-group
equality constraints
). O ajuste do modelo com restrições deve ser comparado com o
Ajuste do Modelo
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
Δχ
2
Δgl
p-valor
Masculino 51,9 0,324 1,081 0,972 0,995 0,013 1,000
Feminino 58,1 0,150 1,211 0,965 0,985 0,020 1,000
Equivalência Estrutura Fatorial 110,0 0,155 1,146 0,969 0,990 0,012 1,000
Equivalência de Fator de Carga 127,9 0,056 1,230 0,964 0,984 0,015 1,000 17,9 8 0,022
Equivalência de Fator de Covariância 172,7 0,000 1,528 0,951 0,959 0,023 1,000 44,7 9 0,000
Equivalência de Variância de Erro 303,0 0,000 2,405 0,914 0,879 0,037 1,000 130,3 13 0,000
limites sugeridos < possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5 < possível > 0,05
146
ajuste do modelo totalmente livre, utilizando-se para tal a estatística Δχ
2
. Se o ajuste
do modelo restrito piora significativamente em relação ao ajuste do modelo
totalmente livre pode-se concluir que existe um efeito moderador.
Ao realizar-se a comparação entre os modelos, verificou-se suporte para a
existência de efeito moderador do gênero na influência da credibilidade do endosso
da celebridade do esporte na intenção de compra, pois a
Δχ
2
no ajuste dos modelos
apresenta valor igual a 9,425 (119,462 – 110,037), maior do que o valor crítico da
estatística
χ
2
para 3 graus de liberdade (7,815). Desta forma, os resultados oferecem
suporte empírico para a Hipótese 2 (ver Quadro 38).
Constatado o efeito moderador geral da variável, pode-se avaliar então o efeito
específico em cada uma das dimensões do modelo. Novamente três modelos são
especificados, cada um restringindo todos os caminhos (relações das três
dimensões da credibilidade do endossante com a intenção de compra), exceto o
caminho que se deseja examinar. O ajuste de cada um desses modelos é
comparado com o ajuste do modelo com todos os caminhos restritos. A variável
moderadora exerce efeito na relação entre cada uma das dimensões da
credibilidade do endossante na intenção de compra, se a respectiva estatística
Δχ
2
for significativa.
Para
expertise, a Δχ
2
apresentou valor igual a 0,005, abaixo do valor critico para 1
grau de liberdade (3,841). De fato, verifica-se que os coeficientes não-padronizados
para o grupo masculino e feminino apresentam valores muito próximos, iguais a
0,200 (p valor < 0,05) e 0,195 (p valor < 0,05) respectivamente, não permitindo
suportar o efeito moderador nesta relação. No entanto, para confiabilidade, a
Δχ
2
apresenta valor igual a 5,062, acima do valor crítico de 3,841, desta maneira
permitindo suportar a hipótese H2b de efeito moderador nesta relação. Verifica-se
que os coeficientes não-padronizados para o grupo masculino e feminino
apresentam valores bem distintos, respectivamente iguais a 0,307 (p valor < 0,05) e
0,097(p valor > 0,05). Para atratividade, a
Δχ
2
apresenta valor igual a 2,177, ficando
abaixo do valor crítico de 3,841. Verifica-se que os coeficientes não-padronizados
para o grupo masculino e feminino apresentam valores iguais a 0,157 (p valor <
0,05) e 0,285 (p valor < 0,05) respectivamente, indicando uma diferença aparente.
No entanto, conforme discutido anteriormente, a
Δχ
2
não permite suportar o efeito
moderador nesta relação (ver Quadro 38).
147
Quadro 38- Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Gênero
sig sig
χ
2
gl
Δχ
2
Δgl
IC <--- Expertise 0,178 (0,172) 0,001 0,220 (0,194) ***
IC <--- Confiabilidade 0,337 (0,265) *** 0,064 (0,045) 0,408
IC <--- Atratividade 0,136 (0,128) 0,015 0,304 (0,241) ***
IC <--- Expertise 0,198 (0,191) *** 0,198 (0,174) ***
IC <--- Confiabilidade 0,225 (0,178) *** 0,225 (0,157) *** 7,815
IC <--- Atratividade 0,216 (0,201) *** 0,216 (0,169) ***
IC <--- Expertise
0,200 (0,194) *** 0,195 (0,171) ***
IC <--- Confiabilidade 0,225 (0,178) *** 0,225 (0,157) *** 3,841
IC <--- Atratividade 0,216 (0,201) *** 0,216 (0,170) ***
IC <--- Expertise 0,201 (0,189) *** 0,201 (0,182)
***
IC <--- Confiabilidade
0,307 (0,236) *** 0,097 (0,071) 0,167
3,841
IC <--- Atratividade 0,214 (0,196) *** 0,214 (0,174)
***
IC <--- Expertise 0,195 (0,193) *** 0,195 (0,168) ***
IC <--- Confiabilidade 0,233 (0,187) *** 0,233 (0,158) *** 3,841
IC <--- Atratividade
0,157 (0,149) 0,005 0,285 (0,220) ***
2,177
1
114,400 98
117,285 98
9,425
3
0,005 1
5,062
1
Ajuste do Modelo
110,037 96
119,462 99
119,457 98
Modelo
Livre sem restrições
Atratividade variando
livremente
Coeficientes dos
caminhos iguais
Expertise variando
livremente
Confiabilidade variando
livremente
Coeficiente (pad)
Masculino
Caminho
Feminino
Coeficiente (pad)
valor crítico do
Δχ
2
(erro tipo I = 0,05)
Efeito na Relação
148
4.5.3. Hipóteses relativas ao Envolvimento com o Esporte
Para testar a Hipótese 3, realizou-se a mesma seqüência de procedimentos utilizada
para o teste da Hipótese 2. Primeiro, foram realizados os testes de
cross-validation e
de invariância do modelo para o grupo de baixo envolvimento com o esporte (GBEE)
(N = 499) e para o grupo de alto envolvimento com o esporte (GAEE) (N = 526).
Os valores dos indicadores de ajuste GFI, CFI e RMSEA sugerem um bom ajuste do
modelo para ambos os grupos, apresentando valores iguais a 0,972, 0,995 e 0,013
para o GBEE e de 0,978, 1,000 e 0,000 para o GAEE, indicando maior adequação
do modelo de mensuração para o GAEE em comparação ao GBEE. O GBEE
apresenta um
χ
2
significativo (52,1 e p valor > 0,05), assim como o GAEE (41,6 e p
valor > 0,05). Portanto, não foram identificados problemas de ajuste, o que permite
aceitar o critério de
cross-validation, uma vez que o modelo de mensuração parece
válido em ambas as amostras tomadas separadamente. (ver Quadro 39).
Em seguida, verificou-se a equivalência de estrutura fatorial através da análise de
múltiplos grupos. Os índices demonstram a acurácia em que o modelo original
reproduz a matriz de covariância observada tanto para os respondentes do grupo
GBEE quanto do grupo GAEE. Observa-se que os indicadores GFI (0,975), CFI
(1,000) e RMSEA (0,000) demonstram bom ajuste do modelo de mensuração. O
índice
χ
2
(93,8) apresenta significância (p valor >0,05). Portanto, esses resultados
suportam a equivalência de estrutura fatorial, indicando que a estrutura do modelo
de mensuração é apropriada para ambos os grupos (ver Quadro 39).
Na terceira etapa, verifica-se a equivalência de fator de carga dos grupos, através da
restrição de que os fatores de carga estimados no modelo são iguais para ambos os
grupos. Essa investigação é realizada examinando-se os efeitos ao adicionar
restrições no modelo ajustado. Os resultados dos índices
χ
2
(106,2 com p valor =
0,421), GFI (0,972), CFI (0,999) e RMSEA (0,005) suportam a equivalência de fator
de carga, assim como a diferença de
χ
2
entre os modelos (12,5 com p valor = 0,131)
(ver Quadro 39).
Na quarta etapa, verifica-se a equivalência de fator de covariância, adicionando-se
mais uma restrição ao modelo, de que as matrizes de covariância interfatorial entre
os grupos são equivalentes. A diferença de
χ
2
(48,4 com p valor < 0,05), não permite
suportar a equivalência de fator de covariância entre os grupos(ver Quadro 39).
149
Como não houve suporte para a equivalência de fator de covariância, a etapa cinco
(verificação da equivalência de variância do erro) não é necessária. Porém, os
resultados são aqui apresentados, atestando que a diferença de
χ
2
apresentou-se
apresentou p valor < 0,05. Desta forma, a equivalência de variância de erro não
pode ser suportada entre os grupos investigados (ver Quadro 39).
Quadro 39 - Validação do Modelo em Função do Envolvimento com o Futebol
Uma vez que a equivalência de estrutura fatorial e de fator de carga foi suportada,
procedeu-se ao teste da Hipótese 3 através da técnica SEM de Análise de Múltiplos
Grupos.
Hipótese 3: O envolvimento do consumidor com o esporte exerce efeito
moderador na influência da credibilidade do endosso da
celebridade do esporte na intenção de compra.
Hipótese 3a: O envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade exerce efeito moderador na influência da
atratividade da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Hipótese 3b: O envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade exerce efeito moderador na influência da
expertise da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Hipótese 3c: O envolvimento do consumidor com o esporte da
celebridade exerce efeito moderador na influência da
confiabilidade da celebridade do esporte na intenção de
compra.
Ajuste do Modelo
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
Δχ
2
Δgl
p-valor
Baixo envolvimento com Futebol 52,1 0,316 1,086 0,972 0,995 0,013 1,000
Alto envolvimento com Futebol 41,6 0,730 0,867 0,978 1,000 0,000 1,000
Equivalência Estrutura Fatorial 93,8 0,546 0,977 0,975 1,000 0,000 1,000
Equivalência de Fator de Carga 106,2 0,421 1,022 0,972 0,999 0,005 1,000 12,5 8 0,131
Equivalência de Fator de Covariância 154,6 0,006 1,368 0,959 0,976 0,019 1,000 48,4 9 0,000
Equivalência de Variância de Erro 199,7 0,000 1,585 0,947 0,958 0,024 1,000 37,7 7 0,000
limites sugeridos < possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5 < possível > 0,05
150
Ao realizar-se a comparação entre os modelos, verificou-se suporte para a
existência de efeito moderador do envolvimento com o esporte na influência da
credibilidade do endosso da celebridade do esporte na intenção de compra, pois a
Δχ
2
no ajuste dos modelos apresenta valor igual a 10,516 (104,266 – 93,750), maior
do que o valor crítico da estatística
χ
2
para 3 graus de liberdade (7,815). Desta
forma, os resultados oferecem suporte empírico para a Hipótese 3 (ver Quadro 40).
Constatado o efeito moderador geral da variável, pode-se avaliar então o efeito
específico em cada uma das dimensões do modelo.
Para
expertise, a Δχ
2
apresentou valor igual a 0,488, abaixo do valor critico para 1
grau de liberdade (3,841). Os coeficientes não-padronizados para o GBEE e GAEE
apresentam valores iguais a 0,213 (p valor < 0,05) e 0,161 (p valor < 0,05)
respectivamente, indicando uma diferença aparente. No entanto, conforme discutido
anteriormente, a Δχ
2
não permite suportar o efeito moderador nesta relação. Para
confiabilidade, a Δχ
2
apresenta valor igual a 0,117, ficando abaixo do valor crítico de
3,841. Os coeficientes não-padronizados para o GBEE e GAEE apresentam valores
próximos respectivamente iguais a 0,192 (p valor < 0,05) e 0,224 (p valor < 0,05). No
entanto, p
ara atratividade, a Δχ
2
apresenta valor igual a 8,757, acima do valor crítico
de 3,841, desta maneira permitindo suportar a hipótese H3c de efeito moderador
nesta relação. Verifica-se que os coeficientes padronizados para o GBEE e GAEE
apresentam valores bem distintos, respectivamente iguais a 0,240 (p valor < 0,05) e
0,039 (p valor > 0,05) (ver Quadro 40).
4.5.3.1. Interação dos Efeitos de Gênero e Envolvimento com o Esporte
Conforme o supra discutido no item 4.2.1.6 – Efeito das variáveis demográficas no
envolvimento com o esporte - verificou-se a existência de uma relação entre as
variáveis gênero e envolvimento com o esporte. Os respondentes do gênero
masculino apresentam um alto envolvimento com o esporte (proporção = 343/500 =
68,6%), enquanto os respondentes do gênero feminino demonstram um baixo
envolvimento com o esporte (proporção = 342/525 = 65,1%) (ver Quadros 7, 8 e 10
supra).
151
Quadro 40 - Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Envolvimento com o Esporte
sig sig
χ
2
gl
Δχ
2
Δgl
IC <--- Expertise 0,200 (0,193) *** 0,147 (0,128) 0,010
IC <--- Confiabilidade 0,140 (0,106) 0,058 0,279 (0,203) ***
IC <--- Atratividade 0,248 (0,236) *** 0,031 (0,035) 0,499
IC <--- Expertise 0,189 (0,192) *** 0,189 (0,163) ***
IC <--- Confiabilidade 0,207 (0,163) *** 0,207 (0,150) *** 7,815
IC <--- Atratividade 0,125 (0,122) *** 0,125 (0,139) ***
IC <--- Expertise
0,213 (0,214) *** 0,161 (0,140) 0,004
IC <--- Confiabilidade 0,209 (0,163) *** 0,209 (0,152) *** 3,841
IC <--- Atratividade 0,122 (0,117) *** 0,122 (0,136) ***
IC <--- Expertise 0,189 (0,193) *** 0,189 (0,162) ***
IC <--- Confiabilidade
0,192 (0,152) 0,005 0,224 (0,161) 0,001
3,841
IC <--- Atratividade 0,125 (0,122) *** 0,125 (0,139) ***
IC <--- Expertise 0,174 (0,167) *** 0,174 (0,154) ***
IC <--- Confiabilidade 0,209 (0,157) *** 0,209 (0,154) *** 3,841
IC <--- Atratividade
0,240 (0,228) *** 0,039 (0,045) 0,378
Confiabilidade variando
livremente
104,149 98 0,117 1
Atratividade variando
livremente
95,509 98
8,757 1
Coeficientes dos
caminhos iguais
104,266 99
10,516
3
Expertise variando
livremente
103,778 98 0,488 1
valor crítico do
Δχ
2
(erro tipo I = 0,05)
Coeficiente (pad) Coeficiente (pad)
Livre sem restrições 93,750 96
Modelo Caminho
Baixo Envolvimento Alto Envolvimento
Ajuste do Modelo Efeito na Relação
152
Desta forma, fez-se necessário investigar o efeito da interação dessas duas
variáveis no efeito de moderação do endosso da celebridade do esporte na intenção
de compra. O teste foi operacionalizado utilizando-se a técnica SEM de Análise de
Múltiplos Grupos.
Primeiro o modelo foi ajustado para quatro grupos simultâneos, a saber: MB –
masculino com baixo envolvimento (N=157); MA – masculino com alto envolvimento
(N=343); FB – feminino com baixo envolvimento (N=342); e FA – feminino com alto
envolvimento (N=183). Os indicadores de ajuste do modelo se mostraram
adequados (
χ2=210,057; p-valor=0,177; χ2/gl=1,094; GFI=0,962; CFI=0,991;
RMSEA=0,010; PCLOSE=1).
Em seguida, um segundo modelo foi operacionalizado com os coeficientes de todos
os caminhos para os quatros grupos com restrição de igualdade. Esse modelo
apresentou diferença significativa em relação ao modelo livre. A estatística
Δχ2=17,231 foi maior do que o valor crítico da estatística χ2 para 9 graus de
liberdade (16,919), apontando para a existência do efeito de moderação. Em
seguida, avaliou-se o efeito específico em cada um dos caminhos, mediante a
liberação da restrição de um caminho por vez. Para atratividade, a
Δχ2 apresentou
valor igual a 8,641, acima do valor crítico para 3 graus de liberdade (7,815),
apontando para a existência de efeito moderador nesta relação. O valor do
coeficiente não-padronizado para o grupo FB (feminino-baixo envolvimento), igual a
0,431 (p valor < 0,05), é o maior entre todos os grupos (ver Quadro 41).
Para investigar a existência de diferenças no efeito moderador entre os grupos, seis
modelos foram operacionalizados contemplando todas as combinações possíveis
entre gênero e envolvimento com o esporte (ver coluna Modelo no Quadro 42). As
restrições de igualdade foram aplicadas de forma a garantir a distinguibilidade entre
os grupos (ver coluna Operacionalização do teste no Quadro 42). Os seis modelos
foram então comparados com o modelo livre de restrições. Verificou-se que dois dos
grupos apresentaram
Δχ2 significativa (FB=MA, p-valor=0,004 e FB=MB, p-valor=
0,060), apontando para a existência de efeito moderador entre cada um desses
grupos. Em outras palavras, o grupo feminino com baixo envolvimento (FB) difere
significativamente dos grupos masculinos com baixo ou alto envolvimento (MB/MA).
153
Quadro 41 – Source Credibility e Intenção de Compra Moderada por Gênero e Envolvimento com o Esporte
sig sig sig sig
χ
2
gl
Δχ
2
Δgl
IC <--- Expertise 0,040 (0,044) 0,605 0,172 (0,152) 0,011 0,268 (0,243) *** 0,217 (0,177) 0,023
IC <--- Confiabilidade 0,288 (0,249) 0,002 0,288 (0,215) *** -0,002 0,002 0,980 0,198 (0,140) 0,107
IC <--- Atratividade 0,244 (0,210) 0,016 0,136 (0,133) 0,033 0,412 (0,318) *** 0,221 (0,157) 0,093
IC <--- Expertise 0,194 (0,199) *** 0,194 (0,167) *** 0,194 (0,185) *** 0,194 (0,158) ***
IC <--- Confiabilidade 0,173 (0,145) *** 0,173 (0,127) *** 0,173 (0,126) *** 0,173 (0,122) *** 16,919
IC <--- Atratividade 0,275 (0,241) *** 0,275 (0,259) *** 0,275 (0,212) *** 0,275 (0,193) ***
IC <--- Expertise
0,073 (0,794) 0,332 0,183 (0,158) 0,006 0,242 (0,223) *** 0,210 (0,171) 0,017
IC <--- Confiabilidade 0,181 (1,001) *** 0,181 (0,133) *** 0,181 (0,128) *** 0,181 (0,127) *** 7,815
IC <--- Atratividade 0,275 0,000 *** 0,275 (0,260) *** 0,275 (0,207) *** 0,275 (0,191) ***
IC <--- Expertise 0,199 (0,202) *** 0,199 (0,169) *** 0,199 (0,197) *** 0,199 (0,162) ***
IC <--- Confiabilidade
0,221 (0,183) 0,013 0,241 (0,175) 0,001 0,044 (0,033) 0,581 0,188 (0,133) 0,082
7,815
IC <--- Atratividade 0,264 (0,229) *** 0,264 (0,248) *** 0,264 (0,213) *** 0,264 (0,185) ***
IC <--- Expertise 0,186 (0,194) *** 0,186 (0,166) *** 0,186 (0,166) *** 0,186 (0,152) ***
IC <--- Confiabilidade 0,196 (0,167) *** 0,196 (0,148) *** 0,196 (0,134) *** 0,196 (0,140) *** 7,815
IC <--- Atratividade
0,237 (0,209) 0,012 0,152 (0,149) 0,016 0,431 (0,324) *** 0,233 (0,166) 0,040
Alto Envolvimento
Feminino
Ajuste do Modelo Efeito na Relação
Confiabilidade variando
livremente
223,596 198 3,692 3
Atratividade variando
livremente
218,647 198
8,641
3
Coeficientes dos
caminhos iguais
227,288 201
17,231
9
Expertise variando
livremente
225,195 198 2,093 3
valor crítico do
Δχ
2
(erro tipo I = 0,05)
Coeficiente (pad) Coeficiente (pad)
Livre sem restrições 210,057 192
Coeficiente (pad) Coeficiente (pad)
Modelo Caminho Baixo Envolvimento Alto Envolvimento
Masculino
Baixo Envolvimento
154
Quadro 42 – Diferenças do Efeito Moderador entre Grupos
4.5.4. Hipóteses relativas ao Envolvimento com Produto
Para testar a Hipótese 4, realizou-se a mesma seqüência de procedimentos utilizada
para os testes das Hipóteses 2 e 3. Foram realizados os testes de
cross-validation e
de invariância do modelo para o grupo de baixo envolvimento com o produto (GBEP)
e para o grupo de alto envolvimento com o produto (GAEP).
A seqüência de procedimentos de teste foi realizada para as duas escalas de
envolvimento com o produto investigadas no presente estudo: a escala de PII de
Zaichkowsky (1994) e a escala NIP de Jain e Srinivasan (1990).
4.5.4.1. Escala PII
O cross-validation e os testes de análise da invariância para o GBEP (N = 516) e o
GAEP (N = 509) foram realizados em cinco etapas. A primeira etapa incluiu a análise
da
loose cross-validation.
Os valores dos indicadores de ajuste GFI, CFI e RMSEA sugerem um bom ajuste do
modelo para ambos os grupos, apresentando valores iguais a 0,974, 0,998 e 0,010
Baixo Alto Baixo Alto
χ
2
gl
Δχ
2
Δgl p valor
= = = =
= =
= =
= =
= =
= =
= =
0,641
Feminino com baixo envolvimento =
Masculino com baixo envolvimento
217,447 195 7,390 3 0,060
0,004
Feminino com alto envolvimento =
Masculino com alto envolvimento
210,750 195 0,693 3 0,875
Feminino com alto envolvimento =
Masculino com baixo envolvimento
211,738 195
3
3
Feminino com baixo envolvimento =
Masculino com alto envolvimento
223,540 195 13,483 3
1,681 3
Feminino com alto envolvimento =
Feminino com baixo envolvimento
212,440 195 2,383 0,497
Masculino com alto envolvimento =
Masculino com baixo envolvimento
211,623 195 1,566 0,667
17,231 0,0459
Livre sem restrições 210,057 192
Coeficientes dos caminhos iguais nos
quatro modelos
227,288 201
Modelo
Ajuste do Modelo Efeito
Masculino Feminino
Operacionalização do teste
155
para o GBEP e de 0,967, 0,992 e 0,016 para o GAEP. O GBEP apresenta um teste
χ
2
significativo (50,2 e p valor > 0,05), assim como o GAEP (54,5 e p valor > 0,05).
Portanto, não foram identificados problemas de ajuste, o que permite aceitar o
critério de
cross-validation, uma vez que o modelo de mensuração parece válido em
ambas as amostras tomadas separadamente. (ver Quadro 43).
Em seguida, verificou-se a equivalência de estrutura fatorial através da análise de
múltiplos grupos. Os índices demonstram a acurácia em que o modelo original
reproduz a matriz de covariância observada tanto para os respondentes do grupo
GBEP quanto do grupo GAEP. Observa-se que os indicadores GFI (0,971), CFI
(0,995) e RMSEA (0,009) demonstram bom ajuste do modelo de mensuração. O
índice
χ
2
(104,7) apresenta significância (p valor >0,05). Portanto, esses resultados
suportam a equivalência de estrutura fatorial, indicando que a estrutura do modelo
de mensuração é apropriada para ambos os grupos (ver Quadro 43).
Na terceira etapa, verifica-se a equivalência de fator de carga dos grupos, através da
restrição de que os fatores de carga estimados no modelo são iguais para ambos os
grupos. Essa investigação é realizada examinando-se os efeitos ao adicionar
restrições no modelo ajustado. Apesar dos resultados dos índices GFI (0,966), CFI
(0,988) e RMSEA (0,014) aparentemente suportarem a equivalência de fator de
carga, a diferença de
χ
2
entre os modelos (19,9 com p valor < 0,05), não permite
suportar a equivalência de fator de carga entre os grupos (ver Quadro 43).
Como os resultados não suportaram a equivalência de fator de carga, as etapas
quatro (verificação da equivalência de fator de covariância) e cinco (verificação da
equivalência de variância do erro) não são necessárias. Porém, os resultados são
aqui apresentados, atestando que a diferença de
χ
2
apresentou p valor < 0,05 em
ambos os casos. Desta forma, as equivalências de fator de covariância e de
variância de erro não podem ser suportadas entre os grupos investigados (ver
Quadro 43).
156
Quadro 43 - Validação do Modelo em Função do Envolvimento com o Produto -
Escala PII
Uma vez que a equivalência de estrutura fatorial foi suportada, procedeu-se ao teste
da Hipótese 4, com a escala PII, através da técnica SEM de Análise de Múltiplos
Grupos:
Hipótese 4: O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da credibilidade do endosso da
celebridade do esporte na intenção de compra.
Hipótese 4a: O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da atratividade da celebridade do
esporte na intenção de compra.
Hipótese 4b: O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da expertise da celebridade do
esporte na intenção de compra.
Hipótese 4c: O envolvimento do consumidor com produto exerce efeito
moderador na influência da confiabilidade da celebridade
do esporte na intenção de compra.
Ao realizar-se a comparação entre os modelos, não foi constatado suporte empírico
para a existência de efeito moderador do envolvimento com o produto na influência
da credibilidade do endosso da celebridade do esporte na intenção de compra, pois
a Δχ
2
no ajuste dos modelos apresenta valor igual a 5,472 (104,728 – 110,200),
menor do que o valor crítico da estatística
χ
2
para 3 graus de liberdade (7,815).
Desta forma, os resultados não oferecem suporte empírico para a Hipótese 4 (ver
Quadro 44).
Ajuste do Modelo
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
Δχ
2
Δgl
p-valor
Baixo envolvimento (PII) 50,2 0,385 1,047 0,974 0,998 0,010 1,000
Alto envolvimento (PII) 54,5 0,242 1,135 0,967 0,992 0,016 1,000
Equivalência Estrutura Fatorial 104,7 0,255 1,091 0,971 0,995 0,009 1,000
Equivalência de Fator de Carga 124,6 0,082 1,198 0,966 0,988 0,014 1,000 19,9 8 0,011
Equivalência de Fator de Covariância 141,0 0,038 1,248 0,961 0,983 0,016 1,000 16,4 9 0,058
Equivalência de Variância de Erro 170,3 0,005 1,352 0,953 0,974 0,019 1,000 16,4 7 0,022
limites sugeridos < possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5 < possível > 0,05
157
Embora não tenha sido suportado o efeito moderador geral da variável, optou-se por
investigar o efeito específico em cada uma das dimensões do modelo.
Para
expertise, a Δχ
2
apresentou valor igual a 0,018, abaixo do valor critico para 1
grau de liberdade (3,841). De fato, os coeficientes não-padronizados para o GBEP e
GAEP apresentam valores muito próximos, respectivamente iguais a 0,198 (p valor <
0,05) e 0,187 (p valor < 0,05).
Para confiabilidade, a Δχ
2
apresenta valor igual a
2,346, ficando abaixo do valor crítico de 3,841. Os coeficientes não-padronizados
para o GBEP e GAEP apresentam valores respectivamente iguais a 0,186 (p valor <
0,05) e 0,316 (p valor < 0,05), indicando uma diferença aparente. No entanto,
conforme discutido anteriormente, a Δχ
2
não permite suportar o efeito moderador
nesta relação.
Para atratividade, a Δχ
2
apresenta valor igual a 1,633, abaixo do valor
crítico de 3,84. Os coeficientes não-padronizados para o GBEP e GAEP apresentam
valores respectivamente iguais a 0,104 (p valor < 0,05) e 0,019 (p valor > 0,05) (ver
Quadro 44).
Portanto, utilizando-se o escore derivado da escala PII de Zaichkowsky (1994), não
foi possível suportar a Hipótese 4, de que o envolvimento do consumidor com o
produto exerce influência moderadora na relação da credibilidade do endosso da
celebridade do esporte com a intenção de compra. Da mesma maneira, também não
há suporte empírico para os desdobramentos da Hipótese 4.
158
Quadro 44- Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Envolvimento com o Produto – PII
sig sig
χ
2
gl
Δχ
2
Δgl
IC <--- Expertise 0,209 (0,215) *** 0,151 (0,138) 0,010
IC <--- Confiabilidade 0,164 (0,133) 0,009 0,356 (0,270) ***
IC <--- Atratividade 0,110 (0,117) 0,018 0,002 (0,002) 0,959
IC <--- Expertise 0,192 (0,199) *** 0,192 (0,176) ***
IC <--- Confiabilidade 0,240 (0,194) *** 0,240 (0,184) *** 7,815
IC <--- Atratividade 0,059 (0,063) 0,066 0,059 (0,063) 0,066
IC <--- Expertise
0,188 (0,195) *** 0,197 (0,181) ***
IC <--- Confiabilidade 0,240 (0,194) *** 0,240 (0,183) *** 3,841
IC <--- Atratividade 0,060 (0,064) 0,065 0,060 (0,064) 0,065
IC <--- Expertise 0,191 (0,202) *** 0,191 (0,171) ***
IC <--- Confiabilidade
0,186 (0,154) 0,002 0,316 (0,236) ***
3,841
IC <--- Atratividade 0,057 (0,062) 0,075 0,057 (0,060) 0,075
IC <--- Expertise 0,185 (0,189) *** 0,185 (0,172) ***
IC <--- Confiabilidade 0,245 (0,195) *** 0,245 (0,189) *** 3,841
IC <--- Atratividade
0,104 (0,109) 0,025 0,019 (0,020) 0,673
Confiabilidade variando
livremente
107,854 98 2,346 1
Atratividade variando
livremente
108,567 98 1,633 1
Coeficientes dos
caminhos iguais
110,200 99 5,472 3
Expertise variando
livremente
110,182 98 0,018 1
valor crítico do
Δχ
2
(erro tipo I = 0,05)
Coeficiente (pad) Coeficiente (pad)
Livre sem restrições 104,728 96
Modelo Caminho
Baixo Envolvimento Alto Envolvimento
Ajuste do Modelo Efeito na Relação
159
4.5.4.2. Escala NIP
O cross-validation e os testes de análise da invariância para o GBEP (N = 513) e o
GAEP (N = 512) foram realizados em cinco etapas. A primeira etapa incluiu a análise
da
loose cross-validation.
Os valores dos indicadores de ajuste GFI, CFI e RMSEA sugerem um bom ajuste do
modelo para ambos os grupos, apresentando valores iguais a 0,968, 0,984 e 0,025
para o GBEP e de 0,966, 0,986 e 0,022 para o GAEP. O GBEP apresenta um teste
χ
2
significativo (63,7 e p valor > 0,05), assim como o GAEP (59,7e p valor > 0,05).
Portanto, não foram identificados problemas de ajuste, o que permite aceitar o
critério de
cross-validation, uma vez que o modelo de mensuração parece válido em
ambas as amostras tomadas separadamente. (ver Quadro 45).
Em seguida, verificou-se a equivalência de estrutura fatorial através da análise de
múltiplos grupos. Os índices demonstram a acurácia em que o modelo original
reproduz a matriz de covariância observada tanto para os respondentes do grupo
GBEP quanto do grupo GAEP. Observa-se que os indicadores GFI (0,967), CFI
(0,985) e RMSEA (0,017) demonstram bom ajuste do modelo de mensuração,
porém, o índice
χ
2
(123,4) não apresenta significância (p valor < 0,05). Portanto,
esses resultados não suportam a equivalência de estrutura fatorial, indicando que a
estrutura do modelo de mensuração pode não ser apropriada para ambos os grupos
(ver Quadro 45).
Ainda que os resultados não tenham suportado a equivalência de fator de carga, os
demais índices mostraram bom ajuste. Por este motivo, a equivalência do fator de
carga também foi investigada, através da restrição de que os fatores de carga
estimados no modelo são iguais para ambos os grupos. Essa investigação é
realizada examinando-se os efeitos ao adicionar restrições no modelo ajustado.
Apesar dos resultados dos índices GFI (0,963), CFI (0,981) e RMSEA (0,018)
aparentemente suportarem a equivalência de fator de carga, a diferença de
χ
2
entre
os modelos, (15,7 com p valor < 0,05), não permite suportar a equivalência de fator
de carga entre os grupos (ver Quadro 45).
Como os resultados não suportaram a equivalência de fator de carga, as etapas
quatro (verificação da equivalência de fator de covariância) e cinco (verificação da
equivalência de variância do erro) não são necessárias. Porém, os resultados são
160
aqui apresentados, atestando que a diferença de χ
2
apresentou p valor < 0,05 em
ambos os casos. Desta forma, as equivalências de fator de covariância e de
variância de erro não podem ser suportadas entre os grupos investigados (ver
Quadro 45).
Quadro 45 - Validação do Modelo em Função do Envolvimento com o Produto -
Escala NIP
Ainda que a equivalência de estrutura fatorial não foi suportada, procedeu-se ao
teste da Hipótese 4, com a escala NIP, através da técnica SEM de Análise de
Múltiplos Grupos:
Hipótese 4’: O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da credibilidade do endosso da
celebridade do esporte na intenção de compra.
Hipótese 4a': O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da atratividade da celebridade do
esporte na intenção de compra.
Hipótese 4b’: O envolvimento do consumidor com o produto exerce efeito
moderador na influência da expertise da celebridade do
esporte na intenção de compra.
Hipótese 4c’: O envolvimento do consumidor com produto exerce efeito
moderador na influência da confiabilidade da celebridade
do esporte na intenção de compra.
Ao realizar-se a comparação entre os modelos, não foi constatado suporte empírico
para a existência de efeito moderador do envolvimento com o produto na influência
Ajuste do Modelo
χ
2
p-valor
χ
2
/gl
GFI CFI RMSEA PCLOSE
Δχ
2
Δgl p-valor
Baixo envolvimento (NIP) 63,7 0,064 1,326 0,968 0,984 0,025 0,998
Alto envolvimento (NIP) 59,7 0,119 1,245 0,966 0,986 0,022 0,999
Equivalência Estrutura Fatorial 123,4 0,031 1,285 0,967 0,985 0,017 1,000
Equivalência de Fator de Carga 139,1 0,012 1,337 0,963 0,981 0,018 1,000 15,7 8 0,047
Equivalência de Fator de Covariância 154,6 0,006 1,368 0,959 0,977 0,019 1,000 15,5 9 0,077
Equivalência de Variância de Erro 207,9 0,000 1,650 0,944 0,955 0,025 1,000 25,8 7 0,001
limites sugeridos < possível > 0,05 < 3,0 > 0,9 > 0,9 < 0,05 > 0,5 < possível > 0,05
161
da credibilidade do endosso da celebridade do esporte na intenção de compra, pois
a Δχ
2
no ajuste dos modelos apresenta valor igual a valor igual a 1,180 (124,579-
123,399), menor do que o valor crítico da estatística
χ
2
para 3 graus de liberdade
(7,815). Desta forma, os resultados não oferecem suporte empírico para a Hipótese
4’ (ver Quadro 46).
Embora não tenha sido suportado o efeito moderador geral da variável, optou-se por
investigar o efeito específico em cada uma das dimensões do modelo.
Para
expertise, a Δχ
2
apresentou valor igual a 0,055, abaixo do valor critico para 1
grau de liberdade (3,841). De fato, os coeficientes não-padronizados para o GBEP e
GAEP apresentam valores muito próximos, respectivamente iguais a 0,227 (p valor <
0,05) e 0,210
(p valor < 0,05). Para confiabilidade, a Δχ
2
apresenta valor igual a
0,079, ficando abaixo do valor crítico de 3,841. Os coeficientes não-padronizados
para o GBEP e GAEP apresentam valores respectivamente iguais a 0,235 (p valor <
0,05) e 0,260 (p valor < 0,05), indicando uma leve diferença aparente. No entanto,
conforme discutido anteriormente, a Δχ
2
não permite suportar o efeito moderador
nesta relação. Para atratividade, a
Δχ
2
apresenta valor igual a 0,863, abaixo do valor
crítico de 3,84. Os coeficientes não-padronizados para o GBEP e GAEP apresentam
valores respectivamente iguais a 0,081 (p valor > 0,05) e 0,021 (p valor > 0,05) (ver
Quadro 46).
Portanto, utilizando-se o escore derivado da escala NIP de Jain e Srinivasan (1990),
não foi possível suportar a Hipótese 4’, de que o envolvimento do consumidor com o
produto exerce influência moderadora na relação da credibilidade do endosso da
celebridade do esporte com a intenção de compra. Da mesma maneira, também não
há suporte empírico para os desdobramentos da Hipótese 4’.
162
Quadro 46 - Source Credibility e Intenção de Compra Moderada pelo Envolvimento com o Produto - NIP
sig sig
χ
2
gl
Δχ
2
Δgl
IC <--- Expertise 0,227 (0,205) *** 0,197 (0,198) ***
IC <--- Confiabilidade 0,225 (0,172) *** 0,280 (0,215) ***
IC <--- Atratividade 0,080 (0,082) 0,087 0,017 (0,019) 0,686
IC <--- Expertise 0,217 (0,198) *** 0,217 (0,217) ***
IC <--- Confiabilidade 0,248 (0,190) *** 0,248 (0,188) *** 7,815
IC <--- Atratividade 0,048 (0,049) 0,130 0,048 (0,051) 0,130
IC <--- Expertise
0,227 (0,206) *** 0,210 (0,211) ***
IC <--- Confiabilidade 0,248 (0,190) *** 0,248 (0,189) *** 3,841
IC <--- Atratividade 0,047 (0,048) 0,142 0,047 (0,050) 0,142
IC <--- Expertise 0,217 (0,198) *** 0,217 (0,216) ***
IC <--- Confiabilidade
0,235 (0,181) *** 0,260 (0,196) ***
3,841
IC <--- Atratividade 0,047 (0,049) 0,133 0,047 (0,050) 0,133
IC <--- Expertise 0,211 (0,190) *** 0,211 (0,213) ***
IC <--- Confiabilidade 0,253 (0,192) *** 0,253 (0,194) *** 3,841
IC <--- Atratividade
0,081 (0,083) 0,078 0,021 (0,023) 0,614
Confiabilidade variando
livremente
124,500 98 0,079 1
Atratividade variando
livremente
123,716 98 0,863 1
Coeficientes dos
caminhos iguais
124,579 99 1,180 3
Expertise variando
livremente
124,524 98 0,055 1
valor crítico do
Δχ
2
(erro tipo I = 0,05)
Coeficiente (pad) Coeficiente (pad)
Livre sem restrições 123,399 96
Modelo Caminho
Baixo Envolvimento Alto Envolvimento
Ajuste do Modelo Efeito na Relação
163
4.5.5. Síntese dos Resultados do Estudo
O quadro 47 a seguir apresenta um resumo dos resultados obtidos no presente
estudo.
Quadro 47 – Síntese dos Resultados
sig sig Hipótese Constatação
H1 Suportada
IC <--- Atratividade 0,075 (0,079) 0,026 H1a Suportada
IC <--- Expertise 0,206 (0,193) *** H1b Suportada
IC <--- Confiabilidade
0,259
(0,196) *** H1c Suportada
H2 Suportada
IC <--- Atratividade 0,136 (0,128) 0,015
0,304
(0,241) *** H2a Não foi suportada
IC <--- Expertise 0,178 (0,172) 0,001 0,220 (0,194) *** H2b Não foi suportada
IC <--- Confiabilidade
0,337
(0,265) *** 0,064 (0,045) 0,408 H2c Suportada
H3 Suportada
IC <--- Atratividade
0,248
(0,236) *** 0,031 (0,035) 0,499 H3a Suportada
IC <--- Expertise
0,200
(0,193) *** 0,147 (0,128) 0,010 H3b Não foi suportada
IC <--- Confiabilidade 0,140 (0,106) 0,058
0,279
(0,203) *** H3c Não foi suportada
H4 Não foi suportada
IC <--- Atratividade 0,110 (0,117) 0,018 0,002 (0,002) 0,959 H4a Não foi suportada
IC <--- Expertise
0,209
(0,215) *** 0,151 (0,138) 0,010 H4b Não foi suportada
IC <--- Confiabilidade 0,164 (0,133) 0,009
0,356
(0,270) *** H4c Não foi suportada
H4' Não foi suportada
IC <--- Atratividade 0,080 (0,082) 0,087 0,017 (0,019) 0,686 H4a' Não foi suportada
IC <--- Expertise
0,227
(0,205) *** 0,197 (0,198) *** H4b' Não foi suportada
IC <--- Confiabilidade 0,225 (0,172) ***
0,280
(0,215) *** H4c' Não foi suportada
Baixo Envolvimento (PII) Alto Envolvimento (PII)
Influência Moderadora do
Envolvimento com o
Produto (Escala PII)
Influência Moderadora do
Envolvimento com o
Produto (Escala NIP)
Baixo Envolvimento (NIP) Alto Envolvimento (NIP)
Baixo Envolvimento Alto Envolvimento
Influência Moderadora do
Envolvimento com o
Futebol
Influência Moderadora do
Gênero
Masculino Feminino
Influência do Endosso na
Intenção de Compra
Coeficiente (pad) Coeficiente (pad)
Relação
164
5. CONCLUSÕES
Este capítulo apresenta as conclusões deste estudo. Primeiramente será
apresentado um sumário do estudo. Depois serão discutidas as contribuições do
estudo, incluindo as implicações teóricas e gerenciais. Finalmente, recomendações
para pesquisas futuras são sugeridas.
5.1. Sumário do Estudo
O presente estudo investigou as relações existentes entre a credibilidade da
celebridade do esporte endossante de um produto e a intenção de compra do
consumidor. Mais especificamente, o estudo objetivou (1) investigar a influência do
endosso da celebridade do esporte na intenção de compra e em que medida cada
uma das dimensões da credibilidade do endossante influencia essa relação; e (2)
investigar o efeito do gênero, do envolvimento do consumidor com o esporte e do
envolvimento do consumidor com o produto na relação entre a credibilidade do
endosso da celebridade do esporte e a intenção de compra.
Foi utilizada uma amostra não-probabilística, selecionada por quotas, composta por
estudantes de instituições de ensino superior do estado do Rio de Janeiro. Os dados
foram obtidos através de uma survey, cujo questionário estruturado foi administrado
com assistência do entrevistador para autopreenchimento. Foram obtidos 1.122
questionários no período compreendido entre os meses de março e junho de 2009.
Destes, 1.025 (91,4%) foram considerados válidos, sendo 500 informantes do
gênero masculino e 525 do gênero feminino.
O modelo proposto por Ohanian (1990) de mensuração da credibilidade do
endossante, composto por três dimensões, foi validado, assim como o modelo
proposto pela mesma autora (1991) que relaciona a credibilidade do endossante
com a intenção de compra. O jogador de futebol Kaká foi utilizado como estímulo
para testar a credibilidade do endosso da celebridade do esporte. Os respondentes
informaram sua intenção de compra de um de quatro produtos investigados: celular,
tênis, bebida esportiva e refrigerante.
Validou-se também a escala proposta por Shank e Beasley (1998) para mensurar o
envolvimento do consumidor com o esporte. No entanto, diferentemente do que foi
sugerido pelos autores, no presente estudo, estudando-se o envolvimento dos
165
consumidores com o futebol, constatou-se que as dimensões afetiva e cognitiva da
escala se fundiram em uma única dimensão.
Validou-se também duas escalas de envolvimento do consumidor com o produto:
PII, proposta por Zaichkowsky (1994) e NIP, proposta por Jain e Srinivasan (1990).
Novamente, constataram-se diferenças nas dimensões originais das escalas. No
presente estudo, para o produto bebida esportiva, a escala PII mostrou-se
unidimensional e para os produtos refrigerante e bebida esportiva, as dimensões
importância do produto e prazer da escala NIP se fundiram em uma única dimensão.
Adicionalmente, os escores operacionalizados através das escalas PII e NIP foram
comparados, demonstrando alto grau de convergência entre os dois instrumentos.
Para validar as escalas foram utilizadas análises fatoriais exploratórias (EFA). A
confiabilidade e a validade convergente e discriminante dos construtos foram
verificadas. Para testar as hipóteses do estudo, utilizou-se a técnica de modelagem
de equações estruturais (SEM). Mais especificamente, realizou-se a análise fatorial
confirmatória (CFA) para confirmar as sub-dimensões dos modelos avaliados e a
análise SEM de múltiplos grupos, para verificar a existência e a força do efeito
moderador do gênero, do envolvimento do consumidor com o futebol e do
envolvimento do consumidor com o produto.
Os resultados do presente estudo possibilitaram suportar empiricamente a relação
hipotetizada entre o endosso da celebridade do esporte e a intenção de compra,
inclusive os desdobramentos dessa hipótese, para cada uma das dimensões da
credibilidade da celebridade:
expertise, confiabilidade e atratividade.
As relações hipotetizadas sobre o efeito moderador do gênero e do envolvimento do
consumidor com o esporte também foram suportadas empiricamente, no entanto,
não foi possível suportar a hipótese relativa ao efeito moderador do envolvimento do
consumidor com o produto.
Finalmente, foram propostas diversas sugestões de caminhos para pesquisas
futuras relacionadas ao tema.
166
5.2. Contribuições do Estudo
Os resultados obtidos através deste estudo apresentam implicações teóricas e
gerenciais relevantes e permitem elencar uma série de sugestões para novas
pesquisas.
5.2.1. Implicações Teóricas
Este estudou objetivou responder quatro perguntas. As sessões a seguir articulam
respostas às perguntas de pesquisa.
5.2.1.1. Primeira Pergunta do Estudo
A primeira pergunta do estudo refere-se à influência da credibilidade do endossante
na intenção de compra, mais precisamente:
Em que medida a credibilidade da celebridade do esporte é
capaz de influenciar a intenção de compra dos
consumidores?
Os resultados do presente estudo possibilitaram suportar empiricamente a relação
hipotetizada entre a credibilidade da celebridade do esporte e a intenção de compra.
Esse resultado está de acordo com os resultados verificados nas pesquisas de
Ohanian (1991), Yoon, Kim e Kim (1998) e Pornpitakpan (2003).
No presente estudo, todas as dimensões mostraram-se significativas na relação,
porém, com forças diferentes. Este resultado é diferente do resultado verificado no
estudo original de Ohanian (1991), que suporta somente a relação entre a
expertise
do endossante e a intenção de compra do consumidor. A autora sugeriu que a
atratividade e a confiabilidade contribuem com um impacto mínimo na influência do
endosso de celebridades. Pornpitakpan (2003), por sua vez, constatou uma relação
positiva entre cada uma das três dimensões e a intenção de compra e adiciona que
a observação do impacto das três dimensões na intenção de compra na replicação
da escala em uma amostra grande, atesta que a pesquisa de Ohanian teve
resultados não-usuais. Desta forma, os resultados do presente estudo confirmam os
achados de Pornpitakpan (2003).
No presente estudo, constatou-se que a dimensão confiabilidade exerce a maior
influência na intenção de compra dos consumidores, seguido pela dimensão
expertise. A atratividade apresenta a menor força influenciadora. De acordo com os
167
resultados de Pornpitakpan (2003), a expertise é o fator de maior influência na
intenção de compra, seguida da confiabilidade e da atratividade. A força dessas
duas dimensões no presente estudo mostrou-se muito semelhante, mais uma vez,
corroborando os resultados de Pornpitakpan (2003).
Os resultados do presente estudo também contrariam os resultados da pesquisa de
Liu, Huang e Minghua (2007), de Liu e Chen (2007) e de Cunningham et al. (2008),
que verificaram que a atratividade possui mais força do que a
expertise. No presente
estudo, a
expertise mostrou-se mais importante do que a atratividade. Till e Busler
(1998) também verificaram esse mesmo resultado.
É possível que a atratividade demonstre maior força em pesquisas que utilizam um
endossante do gênero feminino com alta atratividade. Desta forma, os respondentes
do gênero masculino talvez valorizassem mais a atratividade, impulsionando a força
desta dimensão. O viés de gênero do respondente e do endossante é uma limitação
que deve ser considerada no estudo e pode ter influência nos resultados.
5.2.1.2. Segunda Pergunta do Estudo
A segunda pergunta do estudo refere-se ao efeito moderador do gênero na
influência da credibilidade do endossante na intenção de compra, mais
precisamente:
Em que medida o gênero do consumidor é capaz de
moderar o efeito do endosso de uma celebridade do esporte
na intenção de compra dos consumidores?
Os resultados do presente estudo ofereceram suporte empírico à relação
hipotetizada entre a credibilidade da celebridade do esporte e a intenção de compra,
moderada pelo gênero do consumidor.
Esse resultado não está alinhado com o resultado verificado na pesquisa de Saleem
(2008), que não identificou diferenças entre respondentes de gêneros distintos em
relação à intenção de compra ao observar anúncios de múltiplos endossos. O
resultado do presente estudo também contraria os achados de Ohanian (1991) e
Petty et al. (1983) que não verificaram diferenças estatísticas significativas entre
respondentes de gêneros distintos em relação à intenção de compra. Ohanian
(1991) também não verificou distinção de gênero na avaliação das três dimensões
para as celebridades estudadas. Entretanto, o resultado do presente estudo
168
corrobora os achados de Boyd e Shank (2004) que observaram diferenças de
avaliação das dimensões da credibilidade da celebridade do esporte entre homens e
mulheres.
De fato, a literatura é rica em alusões à influência do gênero no comportamento do
consumidor. La Ferle e Choi (2005) sugerem o estudo do impacto de variáveis
demográficas, como gênero, ao testar a influência do endosso de celebridades.
Sauerbronn (2003) abordou em sua pesquisa a diferença de consumo entre gêneros
e Hawkings et al. (2007, p. 210-211) afirma que o gênero é um dos fatores
individuais determinantes na mudança de atitude. De acordo com Lambert-
Pandraud, Laurent e Lapersonne (2005) gênero é uma das variáveis potenciais que
explicam a ação dos compradores (2005). Peetz et al. (2004) sugerem que o efeito
do endossante pode ser afetado pelo gênero do endossante e do consumidor.
O efeito moderador do gênero pode ser claramente verificado através dos resultados
observados. Esse efeito mostrou-se significativo na dimensão confiabilidade, não
mostrando significância nas dimensões atratividade e expertise. Entretanto,
analisando-se o efeito do gênero na dimensão atratividade, percebe-se diferença
sensível entre os grupos: o grupo do gênero feminino, especialmente os indivíduos
com baixo envolvimento com o esporte, valorizam a atratividade da celebridade,
enquanto o mesmo não acontece com o público masculino, especialmente os
indivíduos com alto envolvimento com o esporte.
Este estudo contribui, portanto, para realçar as diferenças entre o consumo
masculino e feminino, estimulando novas pesquisas sobre o assunto.
5.2.1.3. Terceira Pergunta do Estudo
A terceira pergunta do estudo refere-se ao efeito moderador do envolvimento com o
esporte na influência da credibilidade do endossante na intenção de compra, mais
precisamente:
Em que medida o envolvimento do consumidor com o
esporte é capaz de moderar o efeito do endosso de uma
celebridade do esporte na intenção de compra dos
consumidores?
Os resultados do presente estudo ofereceram suporte empírico à relação
hipotetizada entre a credibilidade da celebridade do esporte e a intenção de compra,
169
moderada pelo envolvimento do consumidor com o esporte. Esse efeito mostrou-se
significativo na dimensão atratividade, não demonstrando significância nas
dimensões
expertise e confiabilidade.
Shank e Beasley (1998) reconhecem que o envolvimento com o esporte é um bom
indicador para prever comportamentos relacionados ao esporte. Shuart (2007)
atestou em seu estudo que quanto maior o envolvimento de uma pessoa com o
esporte, maior a probabilidade de que ela compre produtos endossados por atletas.
Ao comparar os resultados obtidos na investigação do efeito moderador do gênero e
do envolvimento com o esporte, pode-se especular a existência de um efeito
interativo do gênero com o envolvimento com o esporte. A maioria dos respondentes
do gênero masculino foi classificada como casos de alto envolvimento com o esporte
(68,6%) e a maioria do gênero feminino, como casos de baixo envolvimento (65,1%).
A atratividade mostrou-se a dimensão de maior influência na relação entre o
endosso e a intenção de compra no grupo de baixo envolvimento com o esporte,
assim como no grupo feminino. Adicionalmente, a confiabilidade mostrou-se a
dimensão de maior influência na relação entre o endosso e a intenção de compra no
grupo de alto envolvimento com o esporte, assim como no grupo masculino.
5.2.1.4. Quarta Pergunta do Estudo
A quarta e última pergunta do estudo refere-se ao efeito moderador do envolvimento
com o produto na influência da credibilidade do endossante na intenção de compra,
mais precisamente:
Em que medida o envolvimento do consumidor com o
produto é capaz de moderar o efeito do endosso de uma
celebridade do esporte na intenção de compra?
Os resultados do presente estudo não ofereceram suporte empírico à relação
hipotetizada entre a credibilidade da celebridade do esporte e a intenção de compra,
moderada pelo envolvimento do consumidor com o produto.
Muitos estudos abordam a influência do envolvimento do consumidor com o produto
no processo decisório. A grande maioria afirma que o grau e natureza do
envolvimento podem influenciar, principalmente, dois estágios do processo de
compra: a busca de informação e a avaliação de alternativas (ROCHA, 1988;
ZAICHKOWSKY, 1985; POPADIUK, 1993; KORGAONKAR e MOCHIS, 1982;
170
ANDRADE, 2006). Entretanto, não foram verificados estudos empíricos que
suportassem completamente o efeito de moderação dessa variável na relação entre
a credibilidade da celebridade e a intenção de compra. Petty et al. (1983)
observaram impactos positivos do tipo de endossante na atitude do consumidor em
circunstâncias de baixo envolvimento, porém, não foram verificadas intenções
comportamentais, somente em circunstâncias de alto envolvimento.
Roggero e Laruccia (2009) argumentam que a indústria muitas vezes converte a
celebridade em mercadoria, atribuindo-lhe alto valor para associá-la a marcas e
produtos. É possível especular, portanto, que no caso de um endosso, a mercadoria
“celebridade” pode se tornar mais importante do que o produto anunciado por ela,
sobrepondo seu foco ao do produto, não emergindo, por conseguinte, uma relação
de moderação do envolvimento com o produto entre a credibilidade da celebridade e
a intenção de compra.
O teste da hipótese de moderação foi realizado utilizando-se, primeiramente um
escore derivado da escala PII de Zaichkowsky (1994) e, em seguida, um escore
derivado da escala NIP de Jain e Srinivasan (1990). Cabe ressaltar que
operacionalizou-se duas variáveis dicotômicas para separar a amostra em duas
subamostras: baixo envolvimento e alto envolvimento. Apesar da hipótese não ter
sido suportada, faz-se interessante observar a convergência das duas escalas, onde
observou-se 78,4% de convergência da classificação dos 1.025 casos entre alto e
baixo envolvimento. No grupo de baixo envolvimento com o produto, a
expertise
mostrou-se a dimensão de maior influência, tanto no teste com a escala PII, quanto
no teste com a escala NIP. No grupo de alto envolvimento com o produto, a
confiabilidade mostrou-se a dimensão maior influência, tanto no teste com a escala
PII, quanto no teste com a escala NIP.
A ausência de homocedasticidade das duas escalas ressalta a convergência entre
as duas escalas. As diferenças na dispersão para cada produto investigado entre as
duas escalas é muito semelhante, permitindo especular que as escalas são mais
adequadas para testar categorias de produtos considerados de alto envolvimento.
5.2.2. Implicações Gerenciais
A contribuição gerencial deste estudo é oferecer ferramentas que auxiliem nas
decisões de marketing, visto que o investimento em atividades publicitárias, em
171
especial ligadas ao endosso de celebridades, é tipicamente muito alto.
Adicionalmente, o estudo tem o intuito de alertar os executivos sobre o fato de que o
público feminino pode reagir de forma distinta do público masculino em relação ao
endosso de celebridades.
Assim como observado por Laurent e Kapferer (1985a) e Jain e Srinivasan (1990), a
classificação de produtos em alto e baixo envolvimento não é totalmente adequada,
visto que cada indivíduo pode exibir um grau de envolvimento diferente com cada
categoria de produto. Os executivos de marketing devem considerar essa diferença
ao realizar pesquisas com consumidores para direcionar investimentos de
marketing, visto que o tipo de envolvimento pode interferir nas suas preferências.
Adicionalmente, os executivos de marketing devem estar cientes de que o grau de
envolvimento do consumidor com o esporte da celebridade pode moderar a força do
endosso na intenção de compra.
Por fim, as escalas traduzidas e testadas podem ser utilizadas em pesquisas com
consumidores a fim de auxiliar decisões futuras de investimentos de marketing.
5.3. Recomendações para Pesquisas Futuras
O presente estudo sinaliza novas oportunidades de pesquisa. Em primeiro lugar,
apesar do modelo de Ohanian (1991) de mensuração da credibilidade do
endossante ter sido validado, a significância e a força das dimensões em relação à
intenção de compra apresentaram resultados distintos do estudo original, embora
tenham convergido parcialmente com os resultados de outros estudos. Desta
maneira, novos estudos podem explorar essa relação.
Adicionalmente, a escala pode ser replicada no contexto brasileiro, em outras
localidades, a fim de validar sua robustez e aplicabilidade.
O gênero é uma variável demográfica relevante que tem recebido pouca atenção na
literatura e deve ser explorada em outros estudos, inclusive replicando o modelo
proposto por este estudo com outras celebridades do gênero masculino e feminino.
A interação do gênero com o envolvimento com o esporte também exige estudos
mais aprofundados uma vez que no presente estudo foi constatado que a maior
parte dos informantes do gênero masculino apresentam alto envolvimento com o
172
esporte e a maior parte das informantes apresentam baixo envolvimento com o
esporte. Essa característica amostral pode ter introduzido um viés na análise.
Celebridades de outros esportes, como por exemplo o vôlei, ou até mesmo de outras
áreas diferentes da esportiva podem ser estudadas, assim como outros tipos de
endossantes, como artistas e especialistas.
Apesar das escalas de envolvimento do consumidor com o produto de Zaichkowsky
(1994) e Jain e Srinivasan (1990) apresentarem convergência, divergem em sua
dimensionalidade e novos estudos são necessários a fim de compreender seus
construtos e sobreposições com maior profundidade. Faz-se necessário entender
também com maior profundidade as variáveis da escala NIP que apresentaram
correlação negativa com as demais.
Sugere-se também a realização de novos estudos contemplando outras categorias
de produtos. Faz-se necessário entender melhor o comportamento heterocedástico
dos escores de envolvimento com o produto.
Muitos estudos utilizam escalas de intenção de compra, entretanto, na maioria das
vezes, com poucas variáveis de mensuração. Pouca atenção tem-se dado a esta
mensuração, sendo assim, sugere-se a criação de uma escala mais robusta de
mensuração da intenção de compra, ou até mesmo, comparações entre as escalas
existentes na literatura.
5.4. Limitações do Estudo
Essa pesquisa apresenta algumas limitações em função: a) da amostra; b) do
método de aplicação da pesquisa; c) da operacionalização das variáveis; d) da
escolha da celebridade, do esporte e das categorias de produtos; e) do gênero da
celebridade e dos respondentes; e f) do julgamento das intenções dos
consumidores.
a) O estudo utilizou uma amostra não-probabilística, logo, apresenta uma
tendenciosidade, impossibilitando afirmar que seja representativa da população
pesquisada, limitando as possibilidades de generalização (MALHOTRA, 2006). De
fato, a subjetividade da amostragem não-probabilística implica na impossibilidade de
realizar generalizações a partir dos resultados alcançados (COPPERS e
SCHINDLER, 2003, p. 167). Além disso, a decisão de restringir a amostra aos
estudantes de cursos de graduação também introduz uma limitação importante para
173
a generalização dos resultados. Entretanto, de acordo com Yoo e Donthu (2000),
estudantes têm representado, com efetividade, não-estudantes e adultos em vários
estudos empíricos. A amostra por conveniência com estudantes universitários
também foi utilizada no estudo original de Ohanian (1990), de Shuart (2007) e de
Saleem (2007). Em suas pesquisas relacionando envolvimento e endosso, Petty et
al. (1983) e Schaefer e Keillor (1997) também fizeram o uso de uma amostra com
estudantes universitários. Adicionalmente, La Ferle e Choi (2005) e Pornpitakpan
(2003) também utilizaram universitários em seus estudos para validar a escala de
credibilidade de Ohanian (1990) na Ásia.
b) A presente pesquisa utilizou escalas que não foram desenvolvidas
originalmente para o contexto brasileiro. A tradução reversa é a técnica mais
apropriada para a tradução das escalas utilizadas neste estudo, porém, é válido
ressaltar que a perfeita tradução da escala para a língua dos respondentes é
praticamente impossível. Jain e Srinivasan (1990) discutem essa limitação em seu
estudo ao traduzir a escala de Laurent e Kapferer (1985a) do francês para o inglês.
Cabe ressaltar que duas das escalas que foram utilizadas, relativas ao envolvimento
com o produto, foram traduzidas e validadas anteriormente no ambiente brasileiro.
c) A escolha da celebridade endossante, do esporte e das categorias de produto
pode gerar viés de resposta dos informantes, principalmente nas categorias de
produtos que o jogador Kaká já promoveu ou ainda promove, como é o caso do
refrigerante Guaraná Antarctica e do tênis Adidas. Além disso, como não existe uma
concorrência forte no mercado de bebidas esportivas, os respondentes podem, por
exemplo, associar o Gatorade, principal marca da categoria, às suas respostas,
gerando um viés de marca.
d) Outra limitação diz respeito ao viés de resposta que pode surgir em virtude da
escolha de uma celebridade do gênero masculino. Para examinar a presença deste
viés a pesquisa incluiu uma variável de controle: gênero do respondente. Na etapa
de análise dos dados investigou-se a existência de diferenças significativas entre as
respostas dos dois grupos de informantes.
e) Outra possibilidade de viés nesta pesquisa está relacionado a variável
dependente do estudo – intenção de compra do consumidor. Apesar de existirem
diferenças entre o que uma pessoa declara e a forma como ela realmente se
comporta, os dados de comportamento são, às vezes, difíceis ou até impossíveis de
174
se obter. Dessa forma, o julgamento das intenções dos consumidores é o mais
próximo que os profissionais de marketing podem obter (CHURCHILL e
IACOBUCCI, 2002, p. 265). Porém, de acordo com as conclusões de Wright e
McRae (2007), as escalas de intenção de compra tipicamente utilizadas em
pesquisas de marketing contêm viés próximo a zero (
unbiased) e têm uma
variabilidade menor do que a geralmente assumida.
175
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186
ANEXO – INSTRUMENTO DE COLETA DE DADOS
187
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO - UFRJ
INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
PESQUISA SOBRE A INFLUÊNCIA DO ENDOSSO DE CELEBRIDADES DO
ESPORTE NA INTENÇÃO DE COMPRA
Natalie Bragança Düsenberg
natalie.braganca@alumni.coppead.net
Departamento de Marketing e Negócios Internacionais
Instituto COPPEAD de Administração -Telefone (21) 2698-9898
O Instituto COPPEAD de Administração está desenvolvendo um estudo sobre a influência do endosso de
celebridades do esporte na intenção de compra. Para tanto, precisamos obter seu julgamento em relação ao
lançamento de um novo produto. São apenas 3 páginas, o que não leva mais de 5 minutos. Não é necessário
se identificar. As respostas serão mantidas em sigilo. Agradecemos desde já pelo seu tempo e cooperação.
importante
sem importância
X
OU
X
importante sem importância
Ex. 2: Se a sua opinião é bastante relacionada com um extremo da escala
(mas não totalmente), assinale o quadrado da seguinte forma:
desnecessário
necessário
X
X
desnecessário necessário
POR FAVOR, LEIA AS INSTRUÇÕES ABAIXO:
Ex. 1: Se a sua opinião é totalmente relacionada com um extremo da escala,
assinale o quadrado da seguinte forma:
Ex. 3: Se a sua opinião é ligeiramente relacionada com um extremo da escala
(mas não neutra), assinale o quadrado da seguinte forma:
X
eu acho prazeroso
eu não acho prazeroso
X
Ex. 4: Se a sua opinião é neutra (não tendendo a nenhum extremo da escala),
assinale o quadrado da seguinte forma:
X
valioso
sem valor
Data da entrevista
Versão 04 – 05/03/2009
eu acho prazeroso
eu não acho prazeroso
OU
OU
188
2
IMPORTANTE
1. Todas as perguntas devem ser respondidas. Por favor, não deixe nenhuma em branco.
2. Por favor, não assinale mais de um quadrado em cada pergunta.
3. Não existem respostas certas ou erradas. Seja franco; precisamos de suas primeiras
impressões e de seus sentimentos imediatos sobre cada item.
Por favor, preencha seus dados pessoais:
1. Idade: anos
3. Curso de Graduação:
4. Universidade:
5. Já concluiu a graduação? Sim Não
2. Sexo: feminino masculino
FUTEBOL
Baseado na sua percepção sobre futebol, por favor , marque um x no quadrado que melhor descreve a sua opinião:
Para mim, futebol é:
1. entediante entusiasmante
2. interessante desinteressante
3. valioso sem valor
4. tem atrativos não tem atrativos
5. inútil útil
6. desnecessário necessário
7. irrelevante relevante
8. importante sem importância
189
PRODUTO
Considerando a sua percepção sobre o produto produto, por favor, marque um x no quadrado que
melhor descreve a sua opinião:
Para mim, produto é:
1. importante sem importância
2. entediante interessante
3. relevante irrelevante
4. entusiasmante não-entusiasmante
5. não significa nada significa muito
6. atraente não-atraente
7. fascinante não-fascinante
8. sem valor valioso
9. envolvente não-envolvente
10. essencial não-essencial
11. benéf ico não-benéf ico
12. desnecessário necessário
13. eu não acho prazeroso eu acho prazeroso
14. não-emocionante emocionante
15. divertido não-divertido
16. fala aos outros sobre não fala aos outros sobre mim
mim (é a minha cara) (não é a minha cara)
17. serve para os outros os outros não o usariam
me julgarem para me julgar
18. não passa uma imagem passa uma imagem de mim
de mim para os outros para os outros
19. é realmente irritante fazer não é irritante fazer uma
uma compra inadequada compra inadequada
20. uma escolha ruim não uma escolha ruim seria
seria um transtorno um transtorno
21. pouco a perder por escolher mal muito a perder por escolher mal
22. ao comprá-lo, estou certo (a) ao comprá-lo, não estou da certo(a)
da minha escolha da minha escolha
23. eu nunca sei se estou eu tenho certeza de estar fazendo a
fazendo a compra certa compra certa
24. eu me sinto um pouco eu não me sinto perdido(a) ao
perdido(a) ao escolher isto escolher isto
3
190
Você reconhece este jogador de futebol?
Se você o reconhece, qual o nome (ou apelido) dele? ________________________________
A imagem deste jogador de futebol será utilizada no anúncio de lançamento de uma nova marca de produto. Por
favor, avalie as características deste jogador para promover um novo produto, marcando um x no quadrado que
melhor descreve a sua opinião.
1. digno de confiança
2. honesto
3. confiável
4. sincero
5. em quem se pode acreditar
6. especialista
7. experiente
8. informado
9. qualificado
10. capacitado
11. atraente
12. com classe
13. bonito
14. elegante
15. sensual
Sim Não
1. Eu consideraria a possibilidade
de adquirir este novo produto
2. Eu buscaria mais informações
sobre este novo produto
3. Eu compraria este novo produto
não-digno de confiança
desonesto
não-confiável
não-sincero
em quem não se pode acreditar
não-especialista
inexperiente
desinformado
não-qualificado
não-capacitado
não-atraente
sem classe
feio
simples
sem sensualidade
MUITO OBRIGADO PELO SEU TEMPO E COOPERAÇÃO.
concordo
totalmente
discordo
totalmente
concordo
totalmente
discordo
totalmente
concordo
totalmente
discordo
totalmente
4
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