A pesquisa apresentou caráter explicativo (que, além de registrar, analisar e interpretar os fenômenos estudados procura identificar seus fatores determinantes, ou seja, suas causas) no que concerne aos seus objetivos, tendo como enfoque analítico o quantitativo. A pesquisa foi desenvolvida na Cidade do Natal, capital do Estado do Rio Grande do Norte. A população alvo do estudo foi constituída por turistas que utilizaram os serviços oferecidos pelo destino turístico potiguar e se hospedaram na orla de Ponta Negra e Via Costeira, ou seja, aqueles que vêm à cidade com interesse principal em desfrutar do lazer proporcionado pelas atividades encontradas e que não tiveram estada superior a doze meses, ou inferior a 24 horas e, tampouco, atividade remunerada durante o período de sua permanência (MTur, 2012b). As entrevistas foram efetuadas nos principais hotéis da orla de Ponta Negra e Via Costeira quando da realização do check out. O processo utilizado para a obtenção da amostra necessária para a realização da pesquisa sobre a satisfação dos consumidores foi estruturado por meio de um plano amostral com intervalo de confiança de 95% e margem de erro máxima de cinco pontos percentuais (5%).
Para atingir o nível de confiança e a margem de erro tolerável escolhidos, foi calculada amostra com base na equação descrita em Larson e Farber (2010). Em síntese, a determinação do total de questionários foi feita com base num nível de significância e numa margem de erro definidos, a priori, em 5%. Em função do número total de turistas,
86 foi definido um quantitativo de questionários. No total foram necessários 385 questionários para esta população infinita (>= 100.000).
A dimensão da amostra desempenha um papel importante na estimação e interpretação dos resultados da modelização. As covariâncias, as estimativas de parâmetros e os testes de ajustamento do Qui-quadrado são muito sensíveis à dimensão da amostra, a base de estimação do erro de amostragem (BARRETT, 2007). Linhas de orientação no sentido de maximizar a dimensão da amostra são atualmente questionadas, pois embora seja verdade que as grandes amostras produzem soluções mais estáveis e mais facilmente replicáveis, a decisão da dimensão da amostra deve considerar vários fatores para assegurar uma solução precisa (BENTLER e DUDGEON, 1996). Uma das tarefas críticas é o estabelecimento de linhas de orientação em termos de dimensão mínima da amostra (KIM, 2005).
A discussão da dimensão da amostra deve igualmente considerar a complexidade do modelo e as características do modelo de medida. Assim, e a título de exemplo, se o modelo considerar cinco ou menos construtos, cada um com três ou mais variáveis observáveis, e com item communalities (average variance extracted) na ordem dos 0.6 ou superiores, este pode ser adequadamente ajustado com uma amostra de 100-150 elementos. Caso as communalities sejam modestas, a dimensão requerida é na ordem de 200. Adicionalmente à complexidade e às características do modelo, Tanaka (1987) recomenda um aumento da dimensão da amostra nas seguintes circunstâncias: a não normalidade dos dados, a utilização de métodos de estimação alternativos e uma percentagem elevada de dados em falta (superior a 10%).
A definição do tamanho da amostra pautou-se também pela regra de cinco observações (casos) para cada parâmetro a ser ajustado, proporção referendada pela literatura para estatísticas de análise multivariada (JACKSON, 2003). No contexto desta tese, isso representou a determinação de um tamanho mínimo de amostra de trezentos e oitenta casos (n=76*5=380), considerando as variáveis de todos os construtos imputadas ao modelo em sua versão inicial.
Procurou-se garantir, em suma, que a amostra fosse representativa da população-alvo. Isso significa que, a menos de certas pequenas discrepâncias inerentes à aleatoriedade sempre presente, em maior ou menor grau, no processo de amostragem, a amostra deve possuir as mesmas características básicas da população, no que diz respeito às variáveis que se deseja pesquisar.
87 Foi utilizada a técnica de amostragem aleatória sistemática (parte-se dos elementos da população-alvo e seleciona-se o primeiro sujeito ao acaso, em seguida, os demais elementos da amostra são selecionados em intervalos fixos em relação ao primeiro). A equipe de campo abordou turistas que estavam partindo de Natal (em hotéis da orla de Ponta Negra ou da Via Costeira - unidades de análise), apresentando-se e explicando os objetivos da pesquisa. Com a concordância do entrevistado, a pesquisa era, então, iniciada. O tempo médio de duração das entrevistas foi de, aproximadamente, dez minutos; podendo ter atingindo, em alguns acasos, o máximo de 15 minutos. A pesquisa de campo (survey), fase descritiva, foi realizada entre os meses de Janeiro e Março de 2013 com a aplicação, por equipe treinada pelo pesquisador, de questionário constituído por uma série de 33 perguntas de conteúdo e 11 de caracterização do respondente.
Depois de respondidos, os questionários passaram pelos processos de recepção, codificação, digitação e depuração. Na recepção, os questionários foram contados e verificados seus preenchimentos. Após essa fase, os mesmos foram codificados. Nessa etapa, as opções marcadas pelos pesquisados foram transcritas na parte lateral-esquerda do próprio questionário com o objetivo de facilitar o processo de digitação dos questionários. Na digitação, as informações de cada questionário foram transcritas para o computador e arquivadas em um banco de dados do SPSS® - Statistical Package for Social Science (SPSS,
Inc. 2009).
Armazenadas, as informações do banco de dados foram verificadas na etapa de depuração. A verificação foi realizada por meio de programas específicos, a fim de encontrar inconsistências nas informações; inconsistências essas que poderiam ter surgido nas etapas de campo, codificação ou digitação. Erros de codificação ou digitação poderiam rapidamente ser corrigidos e problemas no campo poderiam ser repassados à pesquisadora para correção do problema ou substituição do questionário. Durante os dias que decorreram a pesquisa, foram obtidas 456 entrevistas, sendo 420 consideradas validadas (esta diferença ocorreu em função do atendimento aos pressupostos do modelo – item 4.4.2.5). Da discussão das diferentes orientações relativas à dimensão mínima requerida para modelização em equações estruturais, conclui-se que a amostra é adequada e representativa da população, para a margem de erro e a técnica multivariada utilizada.
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