Din ve Değer Anlatımında Sinemanın İmkanları

Segundo Sauer e Dick (1993), os efeitos das variáveis moderadoras podem ser testados através da modelagem de equações estruturais, utilizando-se o moderador para dividir a amostra em grupos. Valendo-se, posteriormente, do teste do qui-quadrado para verificar a significância da diferença entre os parâmetros estruturais entre os grupos. O teste do papel de moderação de equações estruturais, segundo os autores, oferece um método superior para testar a teoria de marketing do que as análises de variância comumente utilizadas (ANOVA e MANOVA). Assim, o teste de moderação deve mensurar se a relação causal entre duas ou mais variáveis latentes muda como função da variável moderadora. Os procedimentos estatísticos para tanto devem testar e medir o efeito da variável independente na variável dependente como função do moderador (BARON e KENNY, 1986).

O papel das variáveis de moderação, entretanto, deve estar baseado em desenvolvimentos teóricos anteriores e pode afetar as relações entre variáveis observáveis e latentes e entre variáveis latentes entre si de diferentes maneiras (SAUER e DICK, 1993).

Assim, o uso de distintas variáveis moderadoras em estudos sobre comunidades ou ambientes virtuais tem se tornado cada vez mais recorrente, auxiliando na construção de teorias (ex.: ALGESHEIMER et al, 2005; FLOH e TREIBLMAIER, 2006; BAGOZZI e DHOLAKIA, 2006b; SHANG et al, 2006; NAMBISAN e BARON, 2007; PORTER e DONTHU, 2008; MATWICK et al, 2008).

Segundo Sauer e Dick (1993), programas de modelagem de equações estruturais como o Lisrel estimam os parâmetros de um modelo estrutural através da minimização da função de ajuste que compara a matriz de covariância dos indicadores da amostra com a matriz de covariância dos parâmetros estimados para o modelo completo. Na aplicação do Lisrel para os efeitos de variáveis moderadoras, as matrizes de covariância, ou qualquer outro conjunto de parâmetros, podem ser restringidos para serem iguais na análise multigrupos. O teste de um único efeito de moderação pode ser feito usando uma especificação multigrupo para o modelo estrutural no qual os parâmetros estruturais (entre variáveis observáveis e latentes ou entre variáveis latentes) são restritos como iguais entre os grupos. A variável de moderação é utilizada para formar grupos teoricamente homogêneos de observações.

Para Sauer e Dick (1993), duas rodadas de análises são necessárias para tal procedimento. Na primeira, os parâmetros estruturais (entre variáveis latentes) são restritos para serem iguais entre os grupos. Esse procedimento gera uma matriz de covariância estimada para cada grupo. O ajuste estimado do modelo é dado pela função do qui-quadrado. Assim, esse valor representa o valor de ajuste total do modelo geral de relações entre constructos independentes e dependentes, considerados subgrupos de casos divididos de acordo com a variável definida moderadora. Essa função de qui-quadrado é acompanhada de um número correspondente de graus de liberdade (SAUER e DICK, 1993; MÜLLER NETO, 2005).

Na segunda rodada, as restrições à igualdade dos parâmetros estruturais entre o modelo são removidas. Sob essa nova condição, um novo valor de qui-quadrado é calculado com seus respectivos graus de liberdade. Os grupos aqui são especificados com todos os parâmetros livres para que sejam únicos para cada grupo. O efeito moderador é então calculado e comprovado através do teste estatístico clássico da diferença de qui-quadrado entre os modelos. Posteriormente, cada parâmetro do modelo pode ser restrito por vez com relação ao modelo livre, para que se possa testar o impacto específico do efeito moderador sobre esse parâmetro (SAUER e DICK, 1993).

Segundo Müller Neto (2005), a análise multigrupos e a verificação do efeito moderador das variáveis propostas podem ser sumarizadas com o seguinte procedimento: (1) divisão do banco de dados em subgrupos, tomando-se como critério os níveis da variável a ser testada como moderadora; (2) cálculo do ajuste do modelo em uma condição de restrição de igualdade de valores para as relações das variáveis entre os subgrupos (modelo restrito); (3)

liberação das restrições de igualdade para que as relações entre os diferentes modelos possam variar livremente e possa ser feita a comparação entre os valores de ajustes na nova condição com os inicialmente obtidos (modelo livre); (4) verificação dessa diferença (se é significante) e então caracterização do efeito moderador da variável analisada.

Tendo sido descritos os procedimentos aplicados para a realização deste trabalho, é apresentada a seguir, no Quadro 5, a matriz de amarração metodológica do estudo, que tem por função fazer uma inter-relação entre o framework teórico desenvolvido, os objetivos de pesquisa e as hipóteses, variáveis e técnicas atinentes à consecução de cada um desses objetivos. Posto isso, o capítulo seguinte dedica-se a apresentar os resultados exploratórios e descritivos obtidos através dos procedimentos metodológicos aqui expostos.

Quadro 5: Matriz de amarração metodológica do estudo

Framework teórico Objetivos de pesquisa Hipóteses de

pesquisa Variáveis de pesquisa Técnica utilizada

HDP: Homogeneidade Demográfica Percebida

HPP: Homogeneidade Psicográfica Percebida

LE: Liberdade de Expressão DAV: Disponibilidade de Avenidas Virtuais

NP: Nível de Participação na Comunidade

IC: Identificação com a Comunidade RM: Relacionamento com a Marca EC: Efeitos Comportamentais EM: Efeitos de Marketing

Geral: Desenvolver um framework teórico que permita acessar e comparar a participação do consumidor em dois diferentes tipos de comunidades para o mesmo produto e marca – gerenciadas pelo consumidor e pela empresa –, considerando seus antecedentes-chave e o impacto destes em comportamentos futuros por parte do consumidor

Todas Todas Etapa exploratório-qualitativa: revisão de literatura, estudo netnográfico, entrevistas em profundidade.

Etapa descritiva: plano amostral, análises exploratórias, CFA (modelos de mensuração), teste do modelo estrutural, análises de moderação

Específico 1: Testar e validar escalas para os constructos antecedentes, mediadores e consequentes propostos no framework teórico

Não se aplica Desenvolvimento de todas as variáveis de pesquisa

Etapa exploratório-qualitativa: revisão de literatura, estudo netnográfico, entrevistas em profundidade – desenvolvimento das escalas.

Etapa descritiva: EFA, CFA – validação e teste de escalas Específico 2: Verificar o impacto

dos antecedentes-chave propostos no Nível de Participação na Comunidade e Identificação com a Comunidade H1a, H1b, H2a, H2b, H3a, H3b, H4a, H4b HDP: v1,v2,v3 HPP: v4,v5,v6 LE: v7,v8,v9 DAV: v10,v11,v12, v13 IC: v14,v15,v16 NP: 22,v23,v24,v25, v26 Modelagem de equações estruturais

Específico 3: Analisar o impacto do Relacionamento do consumidor com a Marca na Identificação com a Comunidade H5 RM: 17,v18,v19,v20, v21 IC: v14,v15,v16 Modelagem de equações estruturais HDP HPP LE DAV NP CE EM IC RM

Quadro 5: Continuação

Framework teórico Objetivos de pesquisa Hipóteses de

pesquisa Variáveis de pesquisa Técnica utilizada

HDP: Homogeneidade Demográfica Percebida

HPP: Homogeneidade Psicográfica Percebida

LE: Liberdade de Expressão DAV: Disponibilidade de Avenidas Virtuais

NP: Nível de Participação na Comunidade

IC: Identificação com a Comunidade RM: Relacionamento com a Marca EC: Efeitos Comportamentais EM: Efeitos de Marketing

Específico 4: Analisar o impacto do Nível de Participação do consumidor na Comunidade para com a sua Identificação para com esta. H6 NP: 22,v23,v24,v25, v26 IC: v14,v15, v16, Modelagem de equações estruturais

Específico 5: Verificar o impacto do Nível de Participação e Identificação com a Comunidade nos Efeitos Comportamentais resultantes da participação na comunidade H7 e H8 IC: v14,v15,v16 NP: v22,v23,v24, v25, v26 EC: v27,v28,v29,v30 Modelagem de equações estruturais

Específico 6: Analisar a influência dos Efeitos Comportamentais resultantes da participação na comunidade nos Efeitos de Marketing com relação à marca

H9 EC: v27,v28,v29,v30

EM: v31,v32,v33, v34 v35,v36,v37

Modelagem de equações estruturais

Específico 7: Verificar o papel moderador da comunidade de origem nas relações testadas no modelo estrutural H10, H11, H14, H16 HDP: v1,v2,v3 HPP: v4,v5,v6 LE: v7,v8,v9 DAV: v10,v11,v12, v13

Análises de moderação: teste do qui-quadrado para a análise multigrupos

Específico 8: Verificar o papel moderador da comunidade de origem na percepção dos consumidores acerca dos

antecedentes-chave propostos e na força das relações entre estes e o Nível de Participação e a Identificação com a Comunidade

H12a, H12b, H13a, H13b, H15a, H15b, H17a, H17b HDP: v1,v2,v3 HPP: v4,v5,v6 LE: v7,v8,v9 DAV: v10,v11, v12,v13 IC: v14,v15,v16 NP: v22,v23,v24, v25,v26 Análises de moderação:

modelagem de equações estruturais através da análise multigrupos

HDP HPP LE DAV NP CE EM IC RM