Como a Escala SERVQUAL foi desenvolvida para diversos setores, sua aplicação é genérica e replicável a qualquer tipo de organização de serviços, se possível com a introdução de adaptações, como indicam os próprios autores, através da substituição de alguns itens, de modo a tornar a Escala mais fidedigna e válida. Por isso, Parasuraman,et al (1991) orientam que seja realizada a validação da escala quando esta for aplicada em um setor ainda não
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pesquisado, como o de serviço laboratorial, afim de comprovar sua efetividade.
Desta forma, para garantir que o questionário da Escala SERVQUAL seja eficaz e preciso, duas características de avaliação devem ser consideradas no seu desenvolvimento: a validade e a confiabilidade. Segundo Hayes (1995), a validade refere-se ao grau em que a escala utilizada no questionário realmente mede o objeto para o qual ela foi designada a confiabilidade é definida como o grau com que as medições estão isentas de erros aleatórios. 4.3.1 Análise da Confiabilidade da Escala
Em um trabalho de pesquisa exploratória, onde é utilizada uma escala, o primeiro passo é constatar se a escala que está sendo utilizada apresenta resultados que expressem, de uma forma mais apropriada possível, as características do objeto de estudo (MALHOTRA, 1996).
Diversos fatores podem ocasionar erros que passam a ser agrupados à mensuração quando utiliza-se uma escala, fazendo com que o resultado adquirido seja diferente do verdadeiro resultado da característica que está sendo observada. Desta forma, dois tipos de erros podem ocorrer: o erro sistemático e o erro aleatório (MALHOTRA, 1996).
O erro sistemático é o que se apresenta de maneira constante, como resultado da lacuna inerente à própria escala. O aleatório, por sua vez, é aquele que não se apresenta com a mesma constância e afeta o resultado de forma diferente toda vez que a escala for utilizada de forma equivocada (REIS, 2001).
Baseado nisto, o intuito do estudo da confiabilidade da escala é averiguar se esta está livre do erro aleatório, ou seja, se a escala for aplicada repetidas vezes para as mesmas pessoas, ela deverá refletir valores estáveis para o elemento observado.
Assim, um dos indicadores de confiabilidade mais utilizados é o Alfa de Cronbach, que foi apresentado por Lee J. Cronbach em 1951. Como todos os itens de um questionário utilizam a mesma escala de medição, o coeficiente ∝ é calculado a partir da variância dos itens individuais e das covariâncias entre os itens, através da Equação 1 apresentada no capítulo 3.
Aconselha-se utilizar a classificação da confiabilidade a partir do cálculo do coeficiente ∝de Cronbach de acordo com os limites mostrados na Tabela 4.4.
Tabela 4.4– Classificação da Confiabilidade a partir dos Coeficientes de α de Cronbach
Confiabilidade Muito Baixa Baixa Moderada Alta Muito Alta
Valor de ∝ ∝≤ 0,30 0,30 <∝≤ 0,60 0,60 <∝≤ 0,75 0,75 ≤∝< 0,90 ∝≥ 0,90
Conforme a Tabela 4.4, questionários que apresentem valor de ∝ > 0,60 podem ser considerados satisfatórios, no entanto, valores superiores de alfa indicam Graus de Confiabilidade ainda melhores.
Neste trabalho, para verificação da confiabilidade dos questionários aplicados, duas análises foram realizadas, uma considerando as dimensões da qualidade individualmente (5 dimensões) e outra considerando toda a Escala SERVQUAL (22 itens).
Considerando os julgamentos das dimensões de qualidade, os valores de alfa calculados revelam que a confiabilidade do questionário foi alta para as dimensões: Credibilidade, Presteza, Segurança e Empatia e muito alta, para a dimensão Tangibilidade.
Em relação ao teste de consistência interna (alpha de Cronbach) para toda escala SERVQUAL, isto é, considerando os 22 atributos, observa-se que o alpha apresentou um valor igual a 0,9014, o que indica excelente grau de confiabilidade. Os resultados obtidos para o alfa de Cronbach demonstram que a escala utilizada mostrou-se fidedigna quando utilizada para serviços laboratoriais. A Tabela 4.5 apresenta os valores dos alfas calculados.
Tabela 4.5– Coeficiente de Alfa de Cronbach das Dimensões e Geral
Dimensão Coeficiente alfa da Sub Escala
Tangibilidade 0,9112
Credibilidade 0,8965
Presteza 0,8895
Segurança 0,8608
Empatia 0,8873
Alfa de Cronbach Relativo a Toda a Escala = 0,9014
Fonte: Esta pesquisa (2013).
4.3.2 Relação entre as Dimensões e a Qualidade Geral
A relação existente entre a qualidade geral em laboratórios de análises clínicas e as dimensões da qualidade pode ser estabelecida através de um modelo matemático.
Neste trabalho, a regressão múltipla foi o modelo estatístico empregado para determinar essa relação. Seguindo os procedimentos adotados por Parasuraman et al. (1991) o modelo testado teve como variável dependente a qualidade geral e as dimensões Presteza, Empatia, Credibilidade, Segurança e Tangibilidade como variáveis independentes. Durante as regressões realizadas foram avaliados os coeficientes de correlação entre as variáveis aqui mencionadas.
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qualidade geral.
Tabela 4.6– Correlações entre as Variáveis
Tangibilidade Confiabilidade Presteza Segurança Empatia Qualidade Geral Tangibilidade 1 Credibilidade 0,526 1 Presteza 0,525 0,621 1 Segurança 0,650 0,750 0,806 1 Empatia 0,543 0,627 0,685 0,757 1 Qualidade Geral 0,404 0,464 0,550 0,612 0,543 1
Fonte: Esta Pesquisa (2013)
Pode-se observar na Tabela 4.6 que os coeficientes variam de 0,404 a 0,806 entre as cinco dimensões da Escala SERVQUAL e entre elas e a variável “qualidade geral do serviço”. Embora algumas correlações entre as dimensões sejam fortes, e todas significativas, as correlações entre essas dimensões e o construto da “qualidade geral” não são muito fortes, porém são significativas.
Interessante destacar que a correlação mais forte e mais significativa entre as dimensões e a qualidade geral foi da dimensão segurança com 0,612, o que justifica toda a importância e prioridade que os usuários de laboratórios de análise clínica atribuem a essa dimensão. Essa comprovação constitui elemento-chave: a segurança é exigência da qualidade para satisfação dos clientes.
É importante ressaltar, contudo, que correlação não é o mesmo que causa e efeito. Duas variáveis podem estar altamente correlacionadas, como aconteceu entre as dimensões presteza e empatia e, no entanto, não haver relação de causa e efeito entre elas.
A Tabela 4.7 ilustra os resultados estatísticos referentes ao modelo de regressão múltipla obtido. Verifica-se que o R2 ajustado foi igual a 0,346, este resultado indica que 35% das variações relativas à qualidade geral dos laboratórios de análise clínicas são explicadas pelas cinco dimensões do modelo (tangibilidade, credibilidade, presteza, empatia e empatia).
Tabela 4.7- Estatísticas referentes ao modelo de regressão múltipla Estatística de regressão R múltiplo 0,628 R2 0,395 R2 Ajustado 0,346 Erro padrão 0,934 F 8,093 p valor 0,000 Observações 68
Fonte: Esta Pesquisa (2013)
Estatisticamente o valor de R2 de 35% pode ser considerado baixo, porém significativo para explicar a variação da qualidade geral em laboratórios de análise clínicas. Muitos estudos realizados utilizando a Escala SERVQUAL também encontraram um R2 menor que 50% o que não invalidou a utilização da escala. Figueiredo (2005) analisou a satisfação dos clientes em uma associação de ensino utilizando a Escala SERVQUAL com R2 de 0,22; Iglesias (2004) no seu estudo de avaliação da qualidade em setores bancários, encontrou R2 igual a 0,31. Mehta (2000) obteve o valor de R2 de 0,4 na avaliação da qualidade em serviços de varejo e Pariseau (1995) obteve R2 de 0,21 quando aplicou a escala em instituições de ensino superior.
Além disso, faz-se necessário a verificação da significância das dimensões no modelo. Esta análise é importante, pois indica quais variáveis determinam a qualidade geral e pode ser realizada através da avaliação dos coeficientes de regressão (valores de beta) de cada variável independente. A Tabela 4.8 reúne os dados dos coeficientes de regressão encontrados neste trabalho.
Tabela 4.8- Resultados dos Coeficientes de Regressão
Beta
Padronizado Beta Padrão Erro T p-valor FIV
Interseção - 4,386246 0,155573 28,19415 0,000000 Tangibilidade - 0,003523 - 0,005143 0,191238 0,026894 0,978630 1,785 Credibilidade - 0,015662 - 0,018748 0,180911 0,103632 0,917795 2,376 Presteza 0,127513 0,133617 0,178447 0,748776 0,456823 3,016 Segurança 0,396814 0,488027 0,274954 1,774938 0,040816 5,192 Empatia 0,166918 0,189779 0,177489 1,069237 0,289107 2,513
Fonte: Esta Pesquisa (2013)
A análise da Tabela 4.8 mostra que a dimensão Segurança apresentou um valor do Beta Padronizado maior que os das demais dimensões, evidenciando que essa variável tem maior contribuição entre as variáveis independentes para a predição da variável dependente. Esse
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resultado comprova as conclusões dos demais resultados da Escala SERVQUAL sobre a dimensão segurança, em relação a laboratórios de análises clínicas.
Para finalizar, em um estudo de regressão, é necessária também a análise da multicolinearidade, que mostra em que medida as variáveis independentes poderiam estar investigando o mesmo atributo, ou seja, coincidindo uma com as outras (Hair et al. (2005), a premissa de multicolinearidade foi verificada por meio do fator de inflação de variância (FIV). Pestana e Gageiro (2003) sugerem que o FIV menor que 10 não há problemas de multicolinearidade. Conforme a Tabela 4.8 todas as variáveis possuem FIV abaixo de 10, evidenciando que o modelo atende as exigências.