Exploratory Approach to the use of Techniques of Regression Analysis and Pooled Analysis in Studies of Consumer Behavior

Gouvêa, Maria Aparecida; Prearo, Leandro Campi; Romeiro, Maria do Carmo

doi:10.7819/rbgn.v12i36.661

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Revista Brasileira de Gestão de Negócios

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Sumário

Área Temática: Ensino e Pesquisa em Administração e Contabilidade • Rev. bras. gest. neg. 12 (36) • Jul-Sep 2010 • https://doi.org/10.7819/rbgn.v12i36.661 copy

Exploratory Approach to the use of Techniques of Regression Analysis and Pooled Analysis in Studies of Consumer Behavior

Authorship SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

ABSTRACT

This paper is part of a large study to assess the adequacy of the use of multivariate statistical techniques in theses and dissertations of some higher education institutions in the area of marketing with theme of consumer behavior from 1997 to 2006. The regression and conjoint analysis are focused on in this paper, two techniques with great potential of use in marketing studies. The objective of this study was to analyze whether the employment of these techniques suits the needs of the research problem presented in as well as to evaluate the level of success in meeting their premisses. Overall, the results suggest the need for more involvement of researchers in the verification of all the theoretical precepts of application of the techniques classified in the category of investigation of dependence among variables.

Key words:
Quantitative methods; Analysis of multiple regression; Analysis joint; Consumer behavior

Classificação	Técnicas relacionadas
Investigação da dependência entre as variáveis Todas as variáveis são mutuamente independentes ou uma ou mais variáveis são dependentes de outras .	Análise Discriminante Análise de Regressão Correlação Canônica Regressão Logística Análise Conjunta MANOVA
Predição As relações entre as variáveis devem ser determinadas com o objetivo de predizer o valor de uma ou mais variáveis com base nas observações de outras variáveis .	Análise Discriminante Análise de Regressão Análise de Regressão Logística
Construção de hipóteses e testes Hipóteses estatísticas específicas, formuladas em termos de parâmetros da população multivariada, são testadas. Isto pode ser feito para validar premissas ou para reforçar convicções prévias .	Modelagem de Equações Estruturais Análise Fatorial Confirmatória
Redução dos dados ou simplificação estrutural O fenômeno em estudo é representado de um modo tão simples quanto possível sem sacrificar informações importantes .	Análise Fatorial Exploratória
Agrupamento de objetos ou variáveis Grupos de objetivos ou variáveis “similares” são criados com base nas medidas características .	Análise de Conglomerados Análise de Correspondência Escalonamento Multidimensional

Categoria	Principal objetivo indicado no estudo	Fontes
■ Investigação da dependência entre as variáveis ■ Predição	Avaliação do relacionamento de uma variável dependente com diversas variáveis independentes	Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
	Predição de valores de uma variável dependente a partir de uma coleção de variáveis independentes	Johnson e Wichern (1998JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. 4th ed. New Jersey: Printice Hall, 1998.)
	Identificar se as variáveis independentes explicam uma variação significativa da variável dependente Predizer os valores da variável dependente Determinar a estrutura da relação a partir da equação matemática que relaciona as variáveis independentes e dependente Identificar quanto da variação na variável dependente pode ser explicado pelas variáveis independentes: intensidade da relação	Malhotra (2001MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing. Porto Alegre: Bookman, 2001.)
	Estabelecer que um grupo de variáveis independentes explica uma proporção da variação de uma variável dependente a um nível de significância Estabelecer a importância de predição relativa das variáveis independentes (comparando os coeficientes padronizados)	Garson (c1998b GARSON, G. D . Multiple regression. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998b. Disponível em: <Disponível em: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/regress.htm >. Acesso em: 20 set. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... )

Premissas	Fontes
Ausência de dados atípicos	Garson (c1998bc GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... ), Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
Ausência de multicolinearidade	Garson (c1998 GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... b), Gujarati (2000GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.), Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.), Malhotra (2001MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing. Porto Alegre: Bookman, 2001.), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
Tamanho da amostra	Garson (c1998 GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... b), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
Homoscedasticidade	Garson (c1998 GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... b), Gujarati (2000GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.), Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.), Malhotra (2001MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing. Porto Alegre: Bookman, 2001.), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
Normalidade multivariada	Garson (c1998 GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... b), Gujarati (2000GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.), Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
Linearidade	Garson (c1998 GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... b), Gujarati (2000GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.), Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.), Malhotra (2001MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing. Porto Alegre: Bookman, 2001.), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)
Ausência de erros correlacionados	Garson (c1998 GARSON, G. D . Testing of assumptions. In: GARSON, G. D . Statnotes: topics in multivariate analysis. c1998c. Disponível: <Disponível: http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/assumpt.htm >. Acesso em 20 jul. 2007. http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA7... b), Gujarati (2000GUJARATI, D. N. Econometria básica. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2000.), Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.), Malhotra (2001MALHOTRA, N. K. Pesquisa de marketing. Porto Alegre: Bookman, 2001.), Tabachnick e Fidell (1996TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Using multivariate statistics. 3rd ed. New York: Harper Collins, 1996.)

Categoria	Principal objetivo indicado no estudo	Fontes
Investigação da dependência entre as variáveis	Estimar a estrutura de preferência de um consumidor a partir de uma avaliação geral de um conjunto de alternativas que são pré-estabelecidas em termos de seus diferentes atributos	Green e Srinivasan (1978GREEN, P. E.; SRINIVASAN, V. Conjoint analysis in consumer research: issues and outlook. Journal of Consumer Research, Gainesville, v. 5, p. 103-123, Sept. 1978.)
	Obter e analisar, por meio de estimação de modelos, experimentos cujas variáveis respostas expressem preferências individuais	Artes (1991ARTES, R. Análise de preferência: conjoint analysis. 1991. 198 f. Dissertação (Mestrado em Estatística)-Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, São Paulo, 1991.)
	Determinar a função utilidade suposta pelos indivíduos para cada atributo e sua importância relativa	Kotler (1995KOTLER, P. Administração de marketing: análise, planejamento, implantação e controle. São Paulo: Atlas, 1995.)
	Definir produtos ou serviços com a combinação ótima de atributos	Hair et al. (2005HAIR, J. F. et al. Análie multivariada de dados. 5. ed. Porto Algre: Bookman, 2005.)
	Medir o impacto de determinados atributos de um produto na preferência do consumidor	Siqueira (1995SIQUEIRA, J. O. Mensuração da estrutura de preferência do consumidor: uma aplicação de conjoint analysis. 1995. 226 f. Dissertação (Mestrado em Administração)-Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Universidade de São Paulo, São Paulo, 1995.)

Técnica estatística de análise multivariada	Nível do estudo		Total de casos
Técnica estatística de análise multivariada	Dissertação	Tese	Total de casos
Uma técnica	42,5% (17 casos)	18,8% (3 casos)	35,7% (20 casos)
Duas técnicas	47,5% (19 casos)	68,7% (11 casos)	53,6% (30 casos)
Três técnicas	7,5% (3 casos)	12,5% (2 casos)	8,9% (5 casos)
Quatro técnicas	2,5% (1 caso)	Nenhum caso	1,8% (1 caso)
Média de técnicas	1,7	1,9	1,8
Mediana de técnicas	2,0	2,0	2,0
Moda de técnicas	2,0	2,0	2,0

	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006
Investigação da dependência entre variáveis	50%	30%	38%	20%	0%	25%	25%	31%
Análise de Regressão	0%	30%	39%	7%	0%	10%	15%	8%
Análise Conjunta	50%	0%	0%	0%	0%	10%	0%	0%
Total	100,0%	100,0%	100,0%	100,0%	100,0%	100,0%	100,0%	100,0%

		Regressão múltipla
Premissas		Número de casos (total de 15 casos)	% sobre o total de casos que utilizaram a técnica
Ausência de dados atípicos		3	20,0%
Multicolinearidade		4	26,7%
Tamanho da amostra		15	100,0%
Homoscedasticidade		2	13,3%
Normalidade	multivariada	0	0,0%
Normalidade	univariada	3	20,0%
Linearidade		2	13,3%
Ausência de erros correlacionados		3	20,0%
Atendimento a nenhuma premissa		10	66,7%
Atendimento a até 50% das premissas		13	86,7%
Atendimento a mais de 50% das premissas		2	13,3%
Atendimento a todas as premissas		1	6,7%

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