A regressão múltipla é uma técnica de estatística que desenvolve simultaneamente uma relação matemática entre duas ou mais variáveis independentes e uma variável dependente escalonada por intervalo (MALHOTRA, 2001).
A análise de regressão múltipla, neste estudo, apresenta o grau de importância de cada dimensão sobre a satisfação total.
A ferramenta estatística de análise de regressão múltipla foi aplicada com o propósito de verificar o grau de importância de cada variável em relação à satisfação geral de cada grupo de questões (Satisfação geral com o Atendimento na Recepção,
com o Atendimento dos Médicos, com o Atendimento dos Técnicos em Radiologia e com o Ambiente, estrutura, localização do Centro de Imagem). A existência de uma relação entre as dimensões de atributos e a satisfação total é evidenciada pelo resultado da análise de regressão múltipla. No presente trabalho, adotou-se este método para avaliar a capacidade de explicação de cada atributo em relação à satisfação geral.
A análise de regressão múltipla é um método estatístico que verifica a relação entre as diversas variáveis independentes e uma variável dependente (DOWNING & CLARK, 1998, p. 344). Esta técnica estatística, segundo Kotler (1995, p. 139), avalia a melhor “equação de ajuste”, estabelecendo como o valor de uma variável dependente varia com a modificação dos valores de diversas variáveis independentes. O resultado da análise de regressão múltipla revela que há uma relação significativa (p<0,0001). O valor “p” é uma medida de significância global da equação de regressão múltipla. Outra medida utilizada é o R (square) que é um coeficiente de determinação múltipla. Este coeficiente é definido por Triola (1999, p. 256) como uma medida do grau de ajustamento da equação de regressão múltipla aos dados amostrais. Um excelente ajuste ocasiona uma valor próximo de 1, enquanto um valor perto de 0 retrata um ajuste fraco.
O R2 (R Square) representa a correlação entre os valores observados nas variáveis independentes e os valores da variável dependente. Este indicador mede o percentual da variação total verificada na variável dependente que é explicada pela variação nas variáveis independentes.
Tabela 8: Relação entre as variáveis dependes e independentes (Avaliação geral do atendimento na recepção)
R R quadrado R quadrado ajustado Erro padrão
0,677(a) 0,458 0,420 0,244
Fonte: Coleta de dados (2014).
Observa-se na tabela 08 que R² é igual a 0,677, esse resultado indica que na amostra observada, cerca de 67,7% da variância da variável dependente (avaliação
geral da satisfação em relação ao atendimento da recepção ) pode ser explicada por uma relação linear que envolve facilidade de acesso a informações via telefone, clareza nas informações dadas ao paciente, tempo de espera para o atendimento, rapidez do atendimento, cordialidade das recepcionistas no trato ao paciente, ainda respeito ao paciente e o número de funcionários.
A ANOVA, segundo Barbetta (2003), fornece o resultado estatístico da hipótese nula, ou seja, por esta hipótese o conjunto de variáveis independentes em estudo não tem poder de explicação sobre a variável dependente. Verifica-se na Tabela 9, que com correspondente significância próxima de 0,00. O teste estatístico indica que as variáveis independentes escolhidas são significativas para explicar a variável dependente.
Tabela 9: Teste F para Significância da Regressão (ANOVA)
Model Soma de
quadrados
df Quadrado Médio F Sig
Regressão 5,003 7 0,715 11,965 0,000
Resíduo 5,913 99 0,060
Total 10,916 106
Fonte: Coleta de dados (2014).
Os atributos que se mostraram significativos na influência da satisfação desta dimensão tiveram a seguinte ordem de importância na formação da satisfação (Tabela 10):
Conforme expresso na tabela 10 R² é igual a 0,458, de modo que esse resultado indica que na amostra observada, mais de 45% da variância da variável dependente (Avaliação da Satisfação Geral) pode ser explicada por uma relação linear que envolve a rapidez no atendimento, cordialidade das recepcionistas no trato ao paciente, clareza nas informações dadas ao paciente, o respeito com o paciente, o tempo de espera para o atendimento, o número de funcionário e por último a facilidade de acesso a informações via telefone.
Tabela 10: Ordem de importância dos atributos significativos da dimensão “Atendimento na Recepção”
Avaliação Geral da Satisfação no Atendimento da Recepção Peso Relativo (Beta) Ordem de importância Rapidez no atendimento 0,290 1
Cordialidade das recepcionistas no trato ao paciente 0,236 2 Clareza nas informações dadas ao paciente 0,234 3
Respeito com o paciente 0,053 4
Tempo de espera para o atendimento 0,040 5
Número de funcionários -0,024 6
Facilidade de acesso a informações via telefone -0,134 7
Fonte: Coleta de dados Significância: p<0,05 R2 = 0,458
Tabela 11: Relação entre as variáveis dependes e independentes (Atendimento dos Médicos)
R R quadrado R quadrado ajustado Erro padrão
0,656(a) 0,430 0,407 0,338
Fonte: Coleta de dados (2009).
De acordo com a Tabela 12, a significância próxima de 0,00. Novamente indica que as variáveis independentes escolhidas são significativas para explicar a variável dependente.
Tabela 12: Teste F para Significância da Regressão (ANOVA)
Model Soma de
quadrados
DF Quadrado Médio F Sig
Regressão 10,583 5 2,117 18,548 0,000
Resíduo 14,037 123 0,114
Total 24,620 128
Tabela 13: Ordem de importância dos atributos significativos da dimensão “Atendimento dos Médicos”
Avaliação Geral da Satisfação no Atendimento dos Médicos
Peso Relativo
(Beta)
Ordem de importância
Confiança e segurança que o médico passa ao paciente na hora de realizar o exame
0,544 1
Atenção ao paciente (capacidade de escutá-lo) 0,131 2 Cordialidade e simpatia do médico no trato com
o paciente
0,102 3
O cumprimento dos horários marcados 0,049 4
Tempo de espera entre a realização do exame até o recebimento do laudo
-0,209 5
Fonte: Coleta de dados (2014) Significância: p<0,05
R2 = 0,430
Observando a tabela 13, percebe-se que R² é igual a 0,430, de modo que esse resultado indica que na amostra observada, mais de 43% da variância da variável dependente (Avaliação da Satisfação Geral quanto ao Atendimento dos Médicos) pode ser explicada por uma relação linear que envolve a confiança e a segurança que o médico passa ao paciente na hora de realizar o exame, a atenção dada ao paciente (capacidade de escutá-lo), a cordialidade e simpatia do médico no trato com o paciente, o cumprimento com os horários marcados e o tempo de espera entre a realização do exame até o recebimento do laudo.
Tabela 14: Relação entre as variáveis dependes e independentes (Atendimento dos Técnicos em Radiologia)
R R quadrado R quadrado ajustado Erro padrão
0,895(a) 0,801 0,797 0,185
De acordo com a Tabela 15, constata-se a significância próxima de 0,00. Assim, o teste estatístico, mais uma vez indica que as variáveis independentes escolhidas são significativas para explicar a variável dependente.
Tabela 15: Teste F para Significância da Regressão (ANOVA)
Model Soma de
quadrados
DF Quadrado Médio F Sig
Regressão 27,376 4 6,844 200,841 0,000
Resíduo 6,781 199 0,034
Total 34,157 203
Fonte: Coleta de dados (2014).
Tabela 16: Ordem de importância dos atributos significativos da dimensão “Avaliação Geral quanto ao Atendimento dos Técnicos em Radiologia”
Avaliação Geral da Satisfação no Atendimento dos Técnicos em Radiologia
Peso Relativo
(Beta)
Ordem de importância
Cordialidade e simpatia do técnico no trato com os pacientes
0,357 1
Confiança e segurança que o técnico passa na hora de realizar o exame
0,318 2
O cumprimento dos horários marcados 0,077 3
Ética e profissionalismo dos técnicos 0,064 4
Fonte: Coleta de dados (2014). Significância: p<0,05
R2 = 0,801
Observando a tabela 16, percebe-se que R² é igual a 0,801, de modo que esse resultado indica que na amostra observada, mais de 80% da variância da variável dependente (Avaliação da Satisfação Geral quanto ao Atendimento dos Técnicos) pode ser explicada por uma relação linear que envolve cordialidade e simpatia do técnico no trato com os pacientes, confiança e segurança que o técnico passa ao paciente na hora de realizar os exames, o cumprimento dos horários marcados, ética e profissionalismo dos técnicos.
Tabela 17: Relação entre as variáveis dependes e independentes (Avaliação geral quanto ao ambiente/estrutura e localização)
R R quadrado R quadrado ajustado Erro padrão
0,908(a) 0,824 0,814 0,064
Fonte: Coleta de dados (2014).
Tabela 18: Teste F para Significância da Regressão (ANOVA)
Model Soma de
quadrados
df Quadrado Médio F Sig
Regressão 3,277 9 0,364 88,265 0,000
Resíduo 0,701 170 0,004
Total 3,978 179
Fonte: Coleta de dados (2014).
Os atributos que se mostraram significativos na influência da satisfação desta dimensão tiveram a seguinte ordem de importância na formação da satisfação (Tabela 19):
Tabela 19: Ordem de importância dos atributos significativos da dimensão “Avaliação Geral da Satisfação, Ambiente, Estrutura e Localização”
Avaliação Geral da Satisfação Ambiente, Estrutura e Localização Peso Relativo (Beta) Ordem de importância Limpeza do ambiente 0,999 1
Higienização dos banheiros 0,061 2
Organização do ambiente 0,018 3
Facilidade de acesso 0,004 4
Estado geral dos equipamentos 0,001 5
Estacionamento -0,001 6
Espaço físico da sala de espera -0,002 7
Entretenimento -0,022 8
Iluminação do ambiente -0,293 9
Fonte: Coleta de dados (2014) Significância: p<0,05
Conforme o expresso na tabela 19 R² é igual a 0,824, de modo que esse resultado indica que na amostra observada, mais de 82% da variância da variável dependente (Avaliação da Satisfação Geral quanto ao Ambiente, Estrutura e Localização) pode ser explicada por uma relação linear que envolve a limpeza do ambiente, a higienização dos banheiros, organização do ambiente, facilidade de acesso, estado geral dos equipamentos, estacionamento, espaço físico da sala de espera, entretenimento e a iluminação.