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Os resultados obtidos para cada variável quantitativa e qualitativa foram codificados com o auxílio do programa Statistical Package for the Social Science (SPSS) versão 10.0. Inicialmente as variáveis foram descritas por meio de médias e desvio-padrão ou freqüências absolutas e relativas em tabelas, quadros e gráficos. Porém, além da análise descritiva, optou-se por apresentar o cruzamento dos resultados obtidos antes e depois da intervenção entre os grupos controle e teste por meio da análise inferencial (BERQUÓ et al., 1981; PEREIRA, 2001; BEIGUELMAN, 2002).

Foi realizado teste de normalidade e os resultados obtidos aproximaram-se da distribuição normal (PEREIRA, 2001; BEIGUELMAN, 2002).

Para as variáveis sócio-demográficas foi utilizado o teste de X2 visando avaliar diferenças de proporções e o teste t de student para comparação de médias intergrupos (ANGELILLO et al., 2000; BEIGUELMAN, 2002; MENSAH et al., 2002, HANASHIRO et al., 2004).

Para a avaliação de diferenças estatísticas entre as proporções de duas amostras independentes (distintas) foi utilizado o teste z-score >1,96 para 95% de

confiabilidade. Este mesmo teste foi utilizado para 2 amostras dependentes (antes e depois). Os cálculos foram realizados com o auxílio do Microsoft Excell (SPIEGEL, 1978; SILVA, 1999; PEREIRA, 2001; BEIGUELMAN, 2002).

Para as variáveis de microbiologia e de temperatura foi utilizado o teste t de student para comparação de média de duas amostras dependentes, ou seja, antes e um mês depois da intervenção e para amostras independentes (controle e teste). Foi solicitado o teste de homogeneidade da variância de Levene no tratamento estatístico intergrupos, visando corrigir qualquer dispersão anômala dos dados amostrais (CAMPBELLL e STANLEY, 1979; UMOH e ODOBA, 1999; PEREIRA, 2001; BEIGUELMAN, 2002, MENSAH et al., 2002; BAS et al., 2006).

A análise de variância (ANOVA ONE WAY e o teste Pos Hoc de Scheffe) foi utilizada para a comparação de três médias nas diferentes etapas de coleta de dados (EO, E2 e E3) no grupo controle e teste. Foi associado o teste de Levene à ANOVA. Estes cálculos foram realizados com o auxílio do programa SPSS 10.0 (TERRY et al., 1991; MATHIAS et al., 1995, KENNEDY et al., 1998; BEIGUELMAN, 2002, HANASHIRO et al., 2004).

Variáveis relacionadas à prática do vendedor, exceto questões abertas, foram submetidas à técnica de análise fatorial, visando reduzir a complexidade do conjunto de dados coletados e permitir a construção de uma categoria (variável dependente ou latente) denominada Prática dos Vendedores de Baguncinha. Em adição, foi possível validar equações de regressão que permitissem a avaliação rápida de uma intervenção educativa (KENNEDY et al., 1998; PEREIRA, 1999a; BEIGUELMAN, 2002, LATTORRE, 2003).

Por meio da análise de componentes principais, a partir de uma matriz de covariância foram avaliados os índices de comunalidade e os coeficientes de correlação (factor loadings) entre as variáveis relacionadas à prática dos vendedores de baguncinha (MATHESON et al., 1991; PEREIRA, 1999a; BEIGUELMAN, 2002, LATTORRE, 2003).

Para avaliar a adequação da aplicação da análise fatorial aos dados coletados foram considerados vários critérios. A porcentagem da variância explicada, o teste de esfericidade de Bartlett, a estatística de KMO (Kaiser-Meyer-Olkin - Measure of Sampling Adequacy), ou seja, os fatores que apresentaram valores de variâncias

(eigenvalues) maiores que um e o critério de contraste de caída da curva de componentes principais (REIS, 1997; ARTES, 1998; PEREIRA, 2001; BEIGUELMAN, 2002).

Foi realizado o teste de hipótese bilateral para a determinação do poder discriminante de cada fator. Para determinar a potência discriminante das variáveis foram utilizados o critério de Lambda de Wilks, que inclui o teste “t” de student (qui- quadrado) e a análise de Fisher (REIS, 1997; HAISR et al., 1999; PEREIRA, 1999a).

A hipótese de que as correlações entre as variáveis pudessem ser zero foi descartada porque o valor de esfericidade de Bartllet foi superior ao valor critico da distribuição de qui-quadrado com 21 graus de liberdade, para um nível de significação de 0,05 e igual a 49,942. Para rejeição da hipótese de nulidade foi fixado

α ≤

Consultando uma tabela de Distribuição χ2, verifica-se que χ2observado > χ20,95,

pelo que se rejeita a hipótese nula, ou seja, as variáveis são correlacionáveis. No entanto, a consulta da tabela de distribuição de χ2 pode ser dispensada, pois pela análise do nível de significância (sig = 0,000) que é inferior a 0,05 concluiu-se da mesma forma.

Visando investigar a possibilidade de se fazer previsões a respeito dos valores da variável categórica Prática dos Vendedores de Baguncinha, com base no conhecimento dos valores de outras variáveis coletadas na Etapa Zero (antes da intervenção), foram construídas dois modelos matemáticos (equações de regressão) pelo método linear por passos (stepwise), obtidas por meio do Programa SPSS 10.0 (PEREIRA, 1999a; BEIGUELMAN, 2002; LATTORRE, 2003).

Além dos critérios estatísticos utilizados pela análise fatorial, a arbitragem do pesquisador também foi considerada na escolha dos fatores que comporiam os três níveis de prática dos vendedores de baguncinha. Algumas variáveis que apresentaram altos índices na análise fatorial foram excluídas do cálculo das equações de regressão pelo pesquisador. A dificuldade de observação destas variáveis (lava as mãos após ter contato com desinfetante, após tocar o lixo e após coçar a cabeça) durante o pré-teste, foi o motivo da exclusão (PEREIRA, 1999a; BEIGUELMAN, 2002; LATTORRE, 2003).

Em adição, algumas variáveis, mesmo sem terem apresentado alta carga fatorial, foram incluídas para definir o nível de prática de cada vendedor (Salmonella, CSR, Bacilus cereus, Estafilococos coagulase positivo, Bactérias mesófilas, Uniforme e Unhas limpas, Utensílios exclusivos para alimentos crus e cozidos, Temperatura de cocção recomendada no Hambúrguer e no sanduíche pronto). Neste caso foi considerada a relevância destas variáveis na categorização da prática de manipulação de um baguncinha com segurança sanitária (PEREIRA, 1999a; BEIGUELMAN, 2002; LATTORRE, 2003).

A estratégia de construção dos modelos matemáticos pela opção stepwise (regressão por passos) incluiu uma combinação entre o algoritmo de seleção para frente (forward) e à eliminação para trás (backward). Inicialmente o pacote estatístico incluiu cada variável que atendeu ao critério de entrada de variância de p < 0,05 e apresentou o maior valor absoluto de correlação com a variável dependente (coeficiente de correlação de Pearson). Este procedimento estatístico terminou quando além dos critérios de entrada e de correlação, a variável deixou de ter coeficiente de regressão p< 0,10 (REIS, 1997; PEREIRA, 1999a).

As retas obtidas a partir das equações de regressão elaboradas foram apresentadas com a configuração do tipo y = a + bx. Onde:

• y é a variável dependente (Prática dos Vendedores de Baguncinha)

• x é a variável independente

• b é uma constante denominada coeficiente de regressão

• a é uma constante designada como intercepto, expressando o valor de y quando x é igual a zero.

Com base em REIS (1997); PEREIRA (1999a) e BEIGUELMAN (2002), a confiabilidade das equações foi testada pela reprodutibilidade nas duas etapas de coleta de dados após a intervenção educativa (Etapa dois e três). A validade das equações foi verificada pelo coeficiente de determinação (R2).

Para a categorização do material verbal (discurso dos vendedores), extraído de cada depoimento, foi utilizado o critério de coerência e da similaridade/complementaridade ou diferença/antagonismo no discurso. Para tanto, foi utilizado o programa de software Qualiquantisoft, patenteado pela FSP/USP (LEFÉVRE e LEFÉVRE, 2003b; 2005a).