Os dados coletados foram analisados com base em técnicas estatísticas específicas, como as descritivas, a análise fatorial exploratória e confirmatória e a modelagem de equações estruturais.
A única variável analisada separadamente das demais foi ‘Conhecimento’, por se tratar de uma escala não-paramétrica do tipo nominal, cujas opções de resposta foram ‘Verdadeiro’, ‘Falso’ ou ‘Não sei’. As escalas nominais representam o nível mais baixo de mensuração e,
dessa forma, permitem análises estatísticas pouco sofisticadas, como o cálculo da moda, porcentagem e a contagem do número de respostas em cada categoria (HAIR JR. et al., 2007). Para análise desta variável foram criados índices de acerto (resposta correta = 1 e resposta errada = 0) de cada uma das 10 assertivas componentes e um índice geral de acerto (variando de 0 a 10, sendo que 0 signfica que o respondente não acertou nenhuma assertiva e 10 que o mesmo acertou todas) da variável ‘Conhecimento’. No modelo estrutural foi utilizado o índice geral de acerto da variável.
As estatísticas descritivas foram utilizadas na caracterização da amostra para levantar a frequência dos intervalos ou categorias de cada item pesquisado, e para indicar a existência dos valores mínimo, máximo, médias e devios-padrão das variáveis em estudo. A distribuição de frequência verifica os dados de cada variável e mostra contagens das diferentes respostas para os diversos valores da variável (HAIR JR. et al., 2007). Os mesmos autores comentam que as medidas de tendência central (sobretudo a média) e as de dispersão (como o desvio- padrão, a assimetria e a curtose) complementam a análise iniciada pela frequência, com informações sobre onde estão localizados os dados, como os mesmos estão distribuídos e se há grande variabilidade nas respostas.
A análise fatorial é um método estatístico multivariado utilizado para determinar a estrutura subjacente em uma matriz de dados (HAIR JR. et al., 2005). A análise fatorial permite:
analisar a estrutura das interrelações (correlações) entre um grande número de variáveis, definindo um conjunto de dimensões latentes comuns, chamadas de fatores; identificar as dimensões separadas da estrutura para determinar em que nível cada
variável pode ser explicada por cada dimensão;
substituir as variáveis originais por meio da redução dos dados em dimensões latentes interpretáveis e compreensíveis, usando escores para cada dimensão.
simplificar a compreensão dos dados.
Análise Fatorial Exploratória (AFE) foi utilizada no intuito de resumir a informação contida nas diferentes variáveis em estudo num conjunto menor de novas dimensões ou fatores, com perda mínima de informação (HAIR JR. et al., 2009). Além disso, a AFE é a primeira etapa
de definição do modelo de mensuração. Este, por sua vez, representa “o primeiro dos passos importantes em uma análise completa de modelo estrutural” (HAIR JR. et al., 2009, p. 542). A técnica estatística de Modelagem de Equações Estruturais (MEE) “engloba uma família inteira de modelos conhecida por muitos nomes, entre eles análise de estrutura de covariância, análise de variável latente, análise fatorial confirmatória”, entre outros (HAIR Jr. et al., 2005, p. 470). É uma técnica que combina regressão múltipla com análise fatorial, possibilitando a estimação de relações de dependência múltiplas e interrelacionadas; a identificação de conceitos não observados nessas relações e a correção de erros de mensuração no processo de estimação; e a definição de um modelo para explicar o conjunto inteiro de relações.
Dessa forma, justifica-se a escolha da MEE para análise dos dados, pois a mesma possibilita: incorporar ao modelo as variáveis latentes (ou que não são passíveis de mensuração direta) como atitudes, valores e normas socias; medir separadamente cada conjunto de variáveis dependentes através da regressão múltipla, como originalmente realizado pelas autoras do MDO e; melhorar a estimação estatística ao considerar o impacto e as possíveis causas do erro de mensuração (HAIR JR. et al., 2009).
A MEE é formada pelo modelo estrutural (o qual tem por finalidade relacionar as variáveis independentes com as dependentes, estabelecendo caminhos) e pelo modelo de mensuração (cujo objetivo é avaliar a interferência de cada item na escala e como esta estima o construto) (HAIR Jr. et al., 2009) . Segundo os autores, a MEE compreende seis estágios:
1) Definição dos construtos individuais - identificação dos itens que devem ser usados como variáveis medidas.
2) Desenvolvimento e especificação do modelo de mensuração - estabelecimento do diagrama de caminhos das variáveis medidas com os construtos para especificar o modelo de mensuração.
3) Planejamento de um estudo para produzir resultados empíricos - avaliação do tamanho amostral e escolha do método de estimação e abordagem de dados perdidos.
4) Avaliação da validade do modelo de mensuração - teste das medidas de ajuste do modelo e da validade dos construtos do modelo de mensuração.
5) Especificação do modelo estrutural - conversão do modelo de mensuração para estrutural.
6) Avaliação da validade do modelo estrutural - avaliação das medidas de ajuste e significância, direção e tamanho das estimativas paramétricas estruturais.
Depois de realizados todos os estágios, se todas as análises validarem o modelo, será possível extrair conclusões e recomendações a partir dos resultados. Entretanto, se forem encontrados índices inadequados, será necessário refinar o modelo e testá-lo com novos dados.
O processamento das análises estatísticas foi realizado por meio dos softwares SPSS® (Statistical Package for the Social Sciences) e AMOS® (Analysis of Moment Structures), ambos na versão 18.0. O software MS Excel® 2010 também foi utilizado para processar algumas análises.
5 APRESENTAÇÃO E ANÁLISE DOS RESULTADOS
Este capítulo traz os reultados da pesquisa, desde a caracterização dos respondentes até o teste das hipóteses e os demais procedimentos de análise estatística. É importante ressaltar que foram considerados exclusivamente os dados obtidos por meio do Facebook, em função do baixo retorno obtido com as ações de comunicação realizadas no Twitter.