Análise Factorial, de Clusters, e Discriminante sobre uma amostra que pretende estudar os Hábitos...
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Mestrado em Gesto da Qualidade e Marketing Agro Alimentar Mtodos de Investigao em MarketingProjetoAnlise Factorial, de Clusters, e Discriminante sobre uma amostra que pretende estudar os Hbitos de Consumo de Caracis
Docentes: Professora Doutora Marta Silvrio Professora Doutora Andreia Dionsio
Discentes: Andr Pires N 11177Helena Recto, N 11796Jssica da Silva Caiado, N: 11469
vora, 31 de Maio de 2014
ndice
ndice21.Introduo32.Enquadramento42.1.Definio dos objetivos do estudo e respetivas questes42.2.Pesquisa exploratria52.3.Definio da informao necessria para a realizao do estudo52.4.Metodologia de recolha de dados62.5.Construo do questionrio62.6.Definio do universo em estudo, mtodo de amostragem e dimenso da amostra72.7.Tratamento e anlise de dados83.Resultados93.1.Preparao de dados para anlise93.2.Anlise Descritiva da Amostra123.3.Anlise Fatorial133.4.Anlise de Clusters243.5.Anlise Discriminante383.6.Anlises Complementares inerentes aos objetivos do estudo444.Discusso dos Resultados465.Aplicao dos Resultados486.Consideraes Finais487.Referncias Bibliogrficas Bibliografia Consultada508.Apndice I Questionrio vr. online51
1. Introduo No mbito da disciplina Tcnicas Quantitativas de Marketing integrada no Mestrado de Gesto da Qualidade e Marketing Agro-Alimentar, criou-se um inqurito, disponvel em verso online no stio: https://docs.google.com/forms/d/1mIqZea-CMnDdKTgx4CcuDQirlL2xnJBkAtO2jMebp0o/viewform?usp=send_form. Este questionrio encontrou-se disponvel a qualquer pessoa que o quisesse responder, sem haver qualquer tipo de excluso. importante que tenhamos a ideia que os respondentes tm sobre o consumo de caracis. Os dados foram recolhidos entre os dias 17 de Abril a 12 de Maio de 2014.De uma forma genrica, o presente estudo pretende: conhecer preferncias dos consumidores de caracis, bem como a sazonalidade no seu consumo, perceber em que medida os consumidores tm conhecimento de outros produtos derivados do caracol e se comprariam caracis embalados ou em conserva. O tratamento dos dados obedeceu utilizao do programa SPSS com as sucessivas anlises factorial, de clusters, discriminante.
2. Enquadramento2.1. Definio dos objetivos do estudo e respetivas questes
Este trabalho/estudo um exerccio exploratrio, atravs do qual se pretende conhecer as preferncias dos atuais consumidores de caracis, saber se j conhecem outros produtos derivados do caracol e se comprariam caracis embalados.Assim sendo, o questionrio realizado contempla as seguintes questes (ver tambm Apndice I):1. Gnero2. Faixa etria3. Estado Civil4. apreciador/a desta iguaria?5. A partir de que ms consome caracis?6. Quais as motivaes para o consumo? 7. Onde consome habitualmente os caracis? 8. Qual a forma que mais utiliza para consumir os caracis? 9. Com quem consome caracis? 10. Aps a abertura da sua poca, com que frequncia consome este alimento? 11. Quando consome caracis o que bebe para acompanhar? 12. Quando consome caracis, normalmente acompanha com o qu?13. Que fatores considera importantes para o consumo de caracis?14. Considerando uma dose de 170g (um prato de sobremesa), quanto est disposto a pagar?15. Alguma vez encontrou no mercado conservas de caracis em frascos de vidro?16. Caso seja apresentado no mercado, conservas de caracis em frascos de vidro, qual a probabilidade de consumir este produto?17. Que outros produtos concebidos a partir desta matria-prima conhece?
2.2. Pesquisa exploratria
Em toda a comunidade econmica Europeia consome-se caracol com excepo de Inglaterra. A procura de caracis est em expanso no continente asitico, americano (incluindo os EUA), e nos pases da Amrica do Sul.Na Europa, Frana o principal mercado com uma procura de que ultrapassa as 50.000 toneladas anuais, que representa um consumo 1Kg/Hab/ano.Em Itlia, o consumo ronda as 12 T/anuais, em Espanha o consumo aproxima-se das 4.000T/anuais.
O preo dos caracis, a nvel global, nos ltimos 10 anos tem aumentado entre 8 a 10%.As possibilidades de comercializao que podem ser exploradas pelos criadores de caracis: - venda de caracis vivos para indstrias de conserva;- venda de carne congelada;- venda de pratos prontos (congelados ou no);- venda deconchas para artesanato;- venda deconchaspara produo de rao animal;- venda de iscos vivos para pesca.O mercado consumidor de caracis formado por restaurantes, hotis, lojas gourmets, supermercados, famlias, indstrias de conserva, exportadores, indstrias de raes para produo animal.Portugal apresenta condies ideais para a helicultura, no entanto, constata-se que a esta apreciada iguaria produzida essencialmente fora do nosso pas, sendo Marrocos um dos principais fornecedores.Apesar do conhecimento geral desta cultura, no existem estudo que documentem o comportamento e preferncias dos consumidores, em Portugal.Pelo referido importa explorar esta populao e procurar conhecer algumas das suas preferncias.2.3. Definio da informao necessria para a realizao do estudo
Para realizar este estudo, sentimos necessidade de perceber como se encontra o sector da helicultura em Portugal ao nvel do consumidor, no entanto, na pesquisa exploratria, constatamos que essa informao praticamente nula.Perante estas evidncias, optamos por construir um questionrio com base nas observaes, experiencia pessoal e conhecimento geral sobre o consumo de caracis. A informao de base para a realizao do estudo adveio do conhecimento obtido pelos meios mencionados.
2.4. Metodologia de recolha de dados
Mtodo escolhido para realizar este estudo foi o mtodo de comunicao dado ser bastante verstil, rpido e ter um custo mnimo, mas tem a desvantagem de no se conseguir confirmar a sinceridade das respostas.A recolha dos dados foi feita atravs de um questionrio online elaborado e tornado pblico atravs do motor de busca Google. Em relao ao prprio questionrio este estruturado e no disfarado.2.5. Construo do questionrio
a) Especificao da Informao NecessriaAs respostas devem levar o respondente a caracterizar-se como enquanto consumidor de caracis e enquanto consumidor de produtos transformados de caracol.b) Determinar o Tipo de Questionrio e o Mtodo de AdministraoQuestionrio estruturado e no disfarado, disponibilizado via Google, ferramenta que acumula e organiza os dados.Neste estudo, conseguimos recolher 79 questionrios com dados organizados em Excel e assim procedemos a anlise em SPSS.c) Definir o contedo das QuestesAs questes so elaboradas de modo a serem perceptveis para qualquer nvel de qualificao literria e simples em termos de resposta.d) Definir a Forma de Resposta para cada QuestoAs possibilidades de resposta so dadas de forma a estremar as possibilidades e as preferncias.As respostas seguem uma escala tcnica no comparativa de ordenao utilizando itens verbais e outras escalas bsicas do tipo nominal e ordinal.e) Definir a estrutura e a redaco das questesAs questes so multicotmicas e perguntas dicotmicas. A redaco muito simples que permite uma rpida compreenso e resposta.As questes so todas fechadas.f) Definir a sequncia das questesAs questes so elaboradas de forma a conhecer o respondente, conhecer os seus hbitos, as suas preferncias, as suas opinies.g) Definir a Forma e o Layout do QuestionrioA forma e o layout so os dados pela prpria ferramenta, sendo que o layout utilizado foi a compatibilidade com o excel, que neste caso feito directamente para uma folha de clculo.2.6. Definio do universo em estudo, mtodo de amostragem e dimenso da amostra
a) Definir a Populao AlvoA populao alvo , desejavelmente, constituda por consumidores e apreciadores do alimento em estudo caracis. Pelo facto de a amostra ter sido escolhida por convenincia, no conseguimos garantir a sinceridade das respostas.b) Identificar a Base de AmostragemA base de estudo est assente num exerccio exploratrio ao nvel do consumidor de caracis para posterior construo de uma base de marketing sobre este produto.c) Seleccionar a Tcnica de AmostragemA amostragem segue uma tcnica probabilstica e aleatria simples.d) Determinar a Dimenso da AmostraA dimenso da amostra superior a 50 e inferior a 100 indivduos.e) Trabalho de CampoAps verificao das respostas dadas verificamos que no existem respostas incorrectas ou inviveis. Tambm se verifica que as respostas foram maioritariamente cumpridas pelos respondentes (79 respondentes, 77 questionrios vlidos).Para responder as questes propostas e aos nossos objectivos em estudo, procuramos determinar qual o conhecimento dos hbitos de consumo de caracis na nossa amostra, e qual a adeso e interesse numa nova tipologia de consumo, optou-se por um mtodo de recolha de dados primrios de comunicao por questionrio, realizado eletronicamente, quer via facebook quer via email, verificando-se desta forma uma amostra por convenincia. Deste modo, tentou-se construir um questionrio no qual foram inseridas questes fechadas, de fcil interpretao e de forma a no despender de demasiado tempo de resposta aos inquiridos, e principalmente de modo a obter respostas o mais conscientemente possvel, pois questionrios longos acabam por cansar os inquiridos, que ou desistem a meio ou acabam por dar respostas sem refleco sobre a temtica em causa.Mais especificamente, o questionrio (Apndice I) foi construdo de forma a obter respostas sobre caractersticas sociodemogrficas, conhecimento e inteno de compra e ou consumo de caracis, inteno de compra e interesse em caracis embalados, atitudes e opinies em relao s caractersticas deste alimento. As escalas das atitudes foram definidas at cinco opes de escolha, sendo utilizada nomeadamente a escala de likert.2.7. Tratamento e anlise de dados
Os dados foram recolhidos atravs do motor Google, exportados para Excel transpostos para o programa SPSS. Foram realizados seguintes outputs no programa SPSS: Anlise Descritiva dos Dados, Anlise Fatorial, Anlise de Clusters, Anlise Discriminante e Anlises Complementares, no programa Excel foi realizado o clculo do R2.Os resultados obtidos na apresentam-se seguidamente.
3. Resultados3.1. Preparao de dados para anlise
A preparao dos dados teve incio com o estudo das estatsticas descritivas, no sentido de averiguar a presena valores omissos (missing values). Foram identificados, em algumas variveis, valores omissos. Com o objectivo de ultrapassar esta questo foram calculadas as medianas para todas as variveis e o valor omisso foi substitudo pela mesma. Apresenta-se, seguidamente, a tabela relativa anlise descritiva realizada:
Pgina 48 de 54
Statistics1.2.3.4.5.6.1.6.2.6.3.6.4.6.5.7.1.7.2.7.3.7.4.8.1.8.2.8.38.4.8.5.9.1.9.2.9.3.9.4.
ValidMissing7777777777777777777777777777767777767777777776
00000000000000100100001
Mean1,37663,19481,90911,00002,10392,64943,40263,96104,38963,94812,71433,61042,77922,76321,02604,20781,81583,61043,71433,67534,02602,88161,6104
Median1,00003,00002,00001,00002,00003,00003,00004,00005,00004,00003,00004,00003,00003,00001,00004,00001,00004,00004,00004,00004,00003,00001,0000
Minimum1,001,001,001,001,001,001,002,002,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,003,001,001,00
Maximum2,005,004,001,004,005,005,005,005,005,005,005,005,005,002,005,005,005,005,005,005,005,004,00
10.11.1.11.2.11.3.11.4.11.5.12.1.12.2.12.3.12.4.12.5.12.6.12.7.13.1.13.2.13.3.13.4.13.5.13.6.13.7.13.8.
ValidMissing777777777777777777777777777773777374737374
000000000000004043443
Mean3,25973,72731,28571,70132,67531,54552,85714,16881,10391,14291,35061,36361,88313,73974,63643,38362,87842,90413,41102,87843,3919
Median3,00004,00001,00001,00003,00001,00003,00004,00001,00001,00001,00001,00001,00004,00005,00003,00003,00003,00003,00003,00003,0000
Minimum1,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,003,001,001,001,001,001,001,00
Maximum5,005,004,004,005,005,005,005,002,003,005,004,005,005,005,005,005,005,005,005,005,00
14.15.16.17.1.17.2.17.3.17.4.17.5.
N7477777677777777
30010000
Mean1,98701,88312,11841,09091,74031,90911,74031,9481
Median2,00002,00002,00001,00002,00002,00002,00002,0000
Minimum1,001,001,001,001,001,001,001,00
Maximum4,002,005,002,002,002,002,002,00
Legenda: 1.Sexo; 2.Faixa Etria; 3.Estado Civil; 4. apreciador desta iguaria?; 5.A partir de que ms consome caracis?; 6.1.Recordao de infncia; 6.2.Consumo familiar; 6.3.Consumo com amigos; 6.4.Apreciar o alimento; 6.5.Sol e temperaturas elevadas; 7.1.Casa; 7.2.Esplanadas; 7.3.Restaurantes; 7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais; 8.1.Talheres; 8.2.Palitos; 8.3."Utenslio especfico para o efeito"; 8.4.Com as mos; 8.5.Absoro com a boca; 9.1.Famlia; 9.2.Amigos; 9.3.Colegas de trabalho/escola; 9.4.Sozinho; 10.Aps a abertura da sua poca, com que frequncia consome este alimento?; 11.1.Cerveja e/ou imperial; 11.2.Vinho; 11.3.Sangria; 11.4.Bebidas no alcolicas; 11.5.gua; 12.1.Po; 12.2.Po torrado; 12.3.Tremoos; 12.4.Camaro; 12.5.Azeitonas; 12.6.Queijo; 12.7.Outros petiscos; 13.1.Aroma; 13.2.Tempero/Paladar; 13.3.Quantidade de caldo; 13.4.Picante; 13.5.Oridem do caracol; 13.6.Tamanho do caracol; 13.7.Disponibilidade de palitos e outros utenslios; 13.8.Local de consumo; 14.Considerando uma dose de 170g (um prato de sobremesa), quanto est disposto a pagar?; 15.Alguma vez encontrou no mercado conservas de caracis em frasco de vidro?; 16.Caso seja apresentado no mercado, conservas de caracis em frascos de vidro, qual a probabilidade de consumir este produto?; 17.1.Cremes com extracto de baba de caracol; 17.2.Caviar d'escargot; 17.3.Pats de caracol; 17.4.Caracol recheado; 17.5.Miolo de caracol3.2. Anlise Descritiva da Amostra
Adicionalmente, apresentam-se os dados descritivos da amostra no que respeita ao sexo, faixa etria e ao estado civil. Tem-se que a amostra constituda por 77 sujeitos (Nfeminino=48; 62,3% e Nmasculino=29; 37,7%), sendo que 4 apresentam menos que 20 anos (5,2%), 18 tm entre 20 e 30 anos (23,4%), 22 tm entre 31 e 40 anos (28,6%), 25 tm entre 41 e 50 anos (32,5%) e 8 tm mais de 50 anos (10,4%). Relativamente ao estado civil, 24 sujeitos so solteiros (31,2%), 38 so casados/unio de facto (49,4%), 13 so divorciados (16,9%) e 2 so vivos (2,6%).
Sexo
FrequencyPercentValid PercentCumulative Percent
ValidFeminino4862,362,362,3
Masculino2937,737,7100,0
Total77100,0100,0
Faixa Etria
FrequencyPercentValid PercentCumulative Percent
ValidMenos que 20 anos45,25,25,2
Entre 20 e 30 anos1823,423,428,6
Entre 31 e 40 anos2228,628,657,1
Entre 41 e 50 anos2532,532,589,6
Mais de 50 anos810,410,4100,0
Total77100,0100,0
Estado Civil
FrequencyPercentValid PercentCumulative Percent
ValidSolteiro2431,231,231,2
Casado(a)/Unio de facto3849,449,480,5
Divorciado(a)1316,916,997,4
Vivo(a)22,62,6100,0
Total77100,0100,0
3.3. Anlise Fatorial
Para darmos incio anlise fatorial comeamos por definir 3 grupos de variveis: motivao para comer caracis; o local onde se come caracis e a bebida que acompanha.Posteriormente, foi realizada uma Anlise Fatorial livre (sem forar um nmero de fatores fixo), englobando os 3 grupos de variveis mencionadas, no sentido de verificar:a) a assimetria, achatamento e normalidade das variveis selecionadas. Foi realizada uma anlise descritiva das mesmas. Observou-se que, em algumas variveis, existem problemas distribucionais e de normalidade, visveis atravs da tabela referente aos testes de normalidade. Observou-se tambm a presena de outliers em diversas variveis, que se exemplificam com a apresentao das respetivas caixas de bigodes.Statistics6.2.Consumo familiar6.3.Consumo com amigos6.4.Apreciar o alimento6.5.Sol e temperaturas elevadas7.1.Casa7.2.Esplanadas7.3.Restaurantes7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais11.1.Cerveja e/ou imperial11.2.Vinho11.3.Sangria11.4.Bebidas no alcolicas11.5.gua
NValid77777777777777777777777777
Missing0000000000000
Mean3,40263,96104,38963,94812,71433,61042,77922,76623,72731,28571,70132,67531,5455
Median3,00004,00005,00004,00003,00004,00003,00003,00004,00001,00001,00003,00001,0000
Skewness-,380-,400-1,155-,949,059-1,088-,153-,107-1,0032,5461,058,2971,960
Std. Error of Skewness,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274,274
Kurtosis-,337-,294,768,482-1,1571,457-1,060-1,141-,5235,767-,265-1,2593,907
Std. Error of Kurtosis,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541,541
Minimum1,002,002,001,001,001,001,001,001,001,001,001,001,00
Maximum5,005,005,005,005,005,005,005,005,004,004,005,005,00
Tests of Normality
Kolmogorov-SmirnovaShapiro-Wilk
StatisticdfSig.StatisticdfSig.
6.1.Recordao de Infncia,16777,000,89077,000
6.2.Consumo familiar,18677,000,90377,000
6.3.Consumo com amigos,26077,000,84777,000
6.4.Apreciar o alimento,32877,000,74477,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas,26077,000,83777,000
7.1.Casa,24377,000,86877,000
7.2.Esplanadas,33177,000,80677,000
7.3.Restaurantes,18577,000,89177,000
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,18877,000,88977,000
11.1.Cerveja e/ou imperial,29977,000,73777,000
11.2.Vinho,48977,000,46477,000
11.3.Sangria,37277,000,70977,000
11.4.Bebidas no alcolicas,17577,000,86877,000
11.5.gua,38577,000,64377,000
a. Lilliefors Significance Correction
Caixas de bigodes que mostram a presena de outliers
b) Relativamente Matriz de Correlaes, encontramos diversas variveis cujas correlaes so significativas, nomeadamente, a 6.2. com a 6.3. e a 6.4.; a 6.3. com a 6.4. e a 6.5.; a 11.1. com a 11.4. e a 11.4. com a 11.5.Correlation Matrix
6.1.6.2.6.3.6.4.6.5.7.1.Casa7.2.7.3.7.4.11.1.11.2.11.3.11.4.11.5.
Correlation6.1.Recordao de Infncia1,000,356,282,297,179,253-,116,109,055,179-,018-,150-,107,167
6.2.Consumo familiar,3561,000,464,427,263,257,108-,022,002-,059-,167-,057,165,078
6.3.Consumo com amigos,282,4641,000,382,430,265,163,270,169,132,020,218-,068,100
6.4.Apreciar o alimento,297,427,3821,000,322,327,032,109,057,157-,085-,069-,073-,007
6.5.Sol e temperaturas elevadas,179,263,430,3221,000,168,266-,031,055,177-,052,193-,029,016
7.1.Casa,253,257,265,327,1681,000-,272,044-,147-,204-,030-,070,076,040
7.2.Esplanadas-,116,108,163,032,266-,2721,000,042,136,164-,072,225,044-,026
7.3.Restaurantes,109-,022,270,109-,031,044,0421,000,169,025,109,056,050,221
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,055,002,169,057,055-,147,136,1691,000,117,018,275,024,201
11.1.Cerveja e/ou imperial,179-,059,132,157,177-,204,164,025,1171,000-,061,120-,754-,089
11.2.Vinho-,018-,167,020-,085-,052-,030-,072,109,018-,0611,000,143,028,101
11.3.Sangria-,150-,057,218-,069,193-,070,225,056,275,120,1431,000,069,137
11.4.Bebidas no alcolicas-,107,165-,068-,073-,029,076,044,050,024-,754,028,0691,000,380
11.5.gua,167,078,100-,007,016,040-,026,221,201-,089,101,137,3801,000
Sig. (1-tailed)6.1.Recordao de Infncia,001,006,004,060,013,157,172,316,059,438,096,176,073
6.2.Consumo familiar,001,000,000,010,012,175,425,491,304,073,310,075,249
6.3.Consumo com amigos,006,000,000,000,010,079,009,070,127,432,029,279,194
6.4.Apreciar o alimento,004,000,000,002,002,391,172,312,086,230,276,264,477
6.5.Sol e temperaturas elevadas,060,010,000,002,073,010,393,319,062,326,047,400,444
7.1.Casa,013,012,010,002,073,008,353,101,038,397,273,256,364
7.2.Esplanadas,157,175,079,391,010,008,357,119,078,267,025,354,411
7.3.Restaurantes,172,425,009,172,393,353,357,071,415,173,315,333,027
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,316,491,070,312,319,101,119,071,155,439,008,418,040
11.1.Cerveja e/ou imperial,059,304,127,086,062,038,078,415,155,298,148,000,220
11.2.Vinho,438,073,432,230,326,397,267,173,439,298,107,406,191
11.3.Sangria,096,310,029,276,047,273,025,315,008,148,107,274,117
11.4.Bebidas no alcolicas,176,075,279,264,400,256,354,333,418,000,406,274,000
11.5.gua,073,249,194,477,444,364,411,027,040,220,191,117,000
c) Relativamente ao teste de Esfericidade de Bartlett, verifica-se que a hiptese nula rejeitada, o que um indicador de que a Anlise Fatorial por Componentes Principais pode ser realizada.Contudo, a estatstica do KMO assume um valor de 0,569, o que indica que o resultado da Anlise Fatorial a realizar ser Mau.KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,569
Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square253,173
df91
Sig.,000
d) De acordo com a matriz anti-imagem, cuja funo a de garantir a adequabilidade amostral de cada varivel para a anlise factorial de componentes principais atravs da apreciao dos valores da diagonal principal, verificou-se que todas as variveis apresentam valores acima de 0,40 sendo, por isso, considerados adequados.
Anti-image Matrices
6.1.Recordao de Infncia6.2.Consumo familiar6.3.Consumo com amigos6.4.Apreciar o alimento6.5.Sol e temperaturas elevadas7.1.Casa7.2.Esplanadas7.3.Restaurantes7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais11.1.Cerveja e/ou imperial11.2.Vinho11.3.Sangria11.4.Bebidas no alcolicas11.5.gua
Anti-image Covariance6.1.Recordao de Infncia,701-,154-,032-,022-,051-,096,098-,042-,053-,067-,044,142,007-,105
6.2.Consumo familiar-,154,561-,207-,150,027-,018-,062,136,039-,009,108,062-,075,019
6.3.Consumo com amigos-,032-,207,514-,051-,168-,078-,049-,195-,063,036-,047-,132,071-,031
6.4.Apreciar o alimento-,022-,150-,051,656-,102-,160,014-,066-,062-,076-,002,096-,032,062
6.5.Sol e temperaturas elevadas-,051,027-,168-,102,683-,077-,146,130,036-,062,015-,068-,050,027
7.1.Casa-,096-,018-,078-,160-,077,664,180-,008,122,115,046-,052,054-,037
7.2.Esplanadas,098-,062-,049,014-,146,180,733-,046-,024-,082,049-,062-,081,085
7.3.Restaurantes-,042,136-,195-,066,130-,008-,046,810-,065-,016-,054,048-,029-,099
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais-,053,039-,063-,062,036,122-,024-,065,833-,009,043-,167-,005-,094
11.1.Cerveja e/ou imperial-,067-,009,036-,076-,062,115-,082-,016-,009,285,053-,100,220-,134
11.2.Vinho-,044,108-,047-,002,015,046,049-,054,043,053,912-,119,029-,064
11.3.Sangria,142,062-,132,096-,068-,052-,062,048-,167-,100-,119,727-,085-,014
11.4.Bebidas no alcolicas,007-,075,071-,032-,050,054-,081-,029-,005,220,029-,085,269-,199
11.5.gua-,105,019-,031,062,027-,037,085-,099-,094-,134-,064-,014-,199,667
Anti-image Correlation6.1.Recordao de Infncia,715a-,246-,053-,032-,073-,141,137-,056-,069-,149-,055,199,015-,154
6.2.Consumo familiar-,246,650a-,385-,248,043-,029-,097,202,057-,023,150,098-,194,031
6.3.Consumo com amigos-,053-,385,660a-,089-,284-,134-,081-,303-,097,094-,068-,216,191-,054
6.4.Apreciar o alimento-,032-,248-,089,747a-,152-,242,020-,091-,083-,176-,003,138-,077,093
6.5.Sol e temperaturas elevadas-,073,043-,284-,152,698a-,115-,206,175,048-,140,020-,096-,116,040
7.1.Casa-,141-,029-,134-,242-,115,617a,259-,011,164,265,059-,075,127-,055
7.2.Esplanadas,137-,097-,081,020-,206,259,558a-,060-,031-,180,060-,086-,182,121
7.3.Restaurantes-,056,202-,303-,091,175-,011-,060,477a-,079-,034-,063,063-,063-,134
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais-,069,057-,097-,083,048,164-,031-,079,654a-,018,050-,215-,012-,127
11.1.Cerveja e/ou imperial-,149-,023,094-,176-,140,265-,180-,034-,018,448a,103-,219,794-,307
11.2.Vinho-,055,150-,068-,003,020,059,060-,063,050,103,516a-,146,059-,082
11.3.Sangria,199,098-,216,138-,096-,075-,086,063-,215-,219-,146,511a-,193-,021
11.4.Bebidas no alcolicas,015-,194,191-,077-,116,127-,182-,063-,012,794,059-,193,428a-,470
11.5.gua-,154,031-,054,093,040-,055,121-,134-,127-,307-,082-,021-,470,435a
a. Measures of Sampling Adequacy(MSA)
e) Pode verificar-se, na tabela das Comunnalidades, que aps a extraco das C.P. praticamente todas as variveis apresentam valores aceitveis: o mais baixo situa-se na ordem dos 0,45. Isto significa que, ainda assim, os factores comuns explicam a maior parte da varincia total.Communalities
InitialExtraction
6.1.Recordao de Infncia1,000,587
6.2.Consumo familiar1,000,657
6.3.Consumo com amigos1,000,671
6.4.Apreciar o alimento1,000,538
6.5.Sol e temperaturas elevadas1,000,606
7.1.Casa1,000,649
7.2.Esplanadas1,000,640
7.3.Restaurantes1,000,458
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais1,000,508
11.1.Cerveja e/ou imperial1,000,852
11.2.Vinho1,000,650
11.3.Sangria1,000,636
11.4.Bebidas no alcolicas1,000,903
11.5.gua1,000,590
Extraction Method: Principal Component Analysis.
f) Com o intuito de perceber quantos fatores devem ser retidos, dever apreciar-se o nmero de componentes principais cujo valor prprio (valor do eigen value) superior a 1. Pode observar-se que, nestas condies, se encontra uma soluo factorial constituda por 5 fatores que, em conjunto, explicam 63,90% da varincia total. Total Variance Explained
ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings
Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %
12,69719,26819,2682,69719,26819,2682,57818,41218,412
22,02014,42633,6942,02014,42633,6941,95513,96332,375
31,82513,03446,7291,82513,03446,7291,68812,06044,434
41,3509,64256,3711,3509,64256,3711,54611,04555,480
51,0547,52863,8991,0547,52863,8991,1798,41963,899
6,8816,29670,195
7,8275,90776,101
8,7275,19181,292
9,6284,48585,778
10,5784,13089,908
11,4983,55893,466
12,4523,23096,696
13,3242,31199,007
14,139,993100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
No entanto, atravs da anlise do scree plot parece tambm possvel considerar a existncia de uma soluo fatorial constituda apenas por trs fatores (foi analisado o contedo de cada um dos fatores/componentes e, de facto, a soluo mais interpretvel seria a dos trs fatores).
5 fatores com valores prprio superiores a 1Ponto de inflexo do grfico: possvel soluo com 3 fatoresg) Component Matrix e Rotated Component Matrix Apresentam-se seguidamente as Matrizes das Componentes Principais.Component Matrixa
Component
12345
6.3.Consumo com amigos,783-,017,167,013,171
6.4.Apreciar o alimento,695,006-,233-,015-,001
6.2.Consumo familiar,675,260-,161-,276-,178
6.5.Sol e temperaturas elevadas,615-,146,115-,347,271
6.1.Recordao de Infncia,569,052-,263,365-,242
7.1.Casa,431,410-,392,121,356
11.1.Cerveja e/ou imperial,246-,856-,032,220-,095
11.4.Bebidas no alcolicas-,074,843,330-,267-,080
11.3.Sangria,136-,151,668-,095,375
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais,200-,124,566,189-,310
11.5.gua,174,421,447,329-,272
7.2.Esplanadas,183-,292,472-,529-,139
7.3.Restaurantes,243,097,328,515-,129
11.2.Vinho-,103,075,272,433,610
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a. 5 components extracted.
Rotated Component Matrixa
Component
12345
6.3.Consumo com amigos,731-,089,227,225,163
6.4.Apreciar o alimento,708-,129-,065,042-,117
6.2.Consumo familiar,706,198,048,039-,339
6.5.Sol e temperaturas elevadas,622-,075,432-,133,098
7.1.Casa,598,215-,420-,140,223
6.1.Recordao de Infncia,518-,206-,357,341-,179
11.4.Bebidas no alcolicas-,007,929,094,171-,040
11.1.Cerveja e/ou imperial,078-,898,166,095-,047
7.2.Esplanadas,064-,037,772,015-,197
11.3.Sangria,043,014,613,160,483
11.5.gua,046,332-,013,690,035
7.3.Restaurantes,096-,052-,085,638,180
7.4.Feiras e/ou Festas Tradicionais-,024-,104,343,614-,034
11.2.Vinho-,082,016-,086,118,788
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 6 iterations.
h) Tendo por base a observao do Scree plot (que aponta para a possibilidade da existncia de uma soluo trifatorial) e olhando Matriz rodada, cujo quarto fator constitudo por trs variveis dificilmente interpretveis e o quinto fator apenas por uma varivel, apresenta-se seguidamente um resumo da anlise considerada final.
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,608
Bartlett's Test of SphericityApprox. Chi-Square198,092
Df45
Sig.,000
Communalities
InitialExtraction
7.1.Casa1,000,520
7.2.Esplanadas1,000,587
6.1.Recordao de Infncia1,000,499
6.2.Consumo familiar1,000,579
6.3.Consumo com amigos1,000,626
6.4.Apreciar o alimento1,000,534
6.5.Sol e temperaturas elevadas1,000,536
11.1.Cerveja e/ou imperial1,000,892
11.3.Sangria1,000,465
11.4.Bebidas no alcolicas1,000,860
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Total Variance Explained
ComponentInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsRotation Sums of Squared Loadings
Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %
12,62526,24926,2492,62526,24926,2492,57525,75025,750
21,91019,09945,3481,91019,09945,3481,87218,71944,468
31,56315,63160,9791,56315,63160,9791,65116,51160,979
4,9369,36370,342
5,7217,21177,553
6,6316,31083,863
7,5355,35489,217
8,4964,95694,173
9,4074,06698,238
10,1761,762100,000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotated Component Matrixa
Component
123
6.2.Consumo familiar,734-,185,073
6.4.Apreciar o alimento,720,127-,026
6.3.Consumo com amigos,709,069,344
6.1.Recordao de Infncia,607,220-,287
7.1.Casa,586-,225-,354
6.5.Sol e temperaturas elevadas,545,098,478
11.1.Cerveja e/ou imperial,067,925,178
11.4.Bebidas no alcolicas,012-,921,105
7.2.Esplanadas,008,048,765
11.3.Sangria-,035-,029,680
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 4 iterations.
i) Anlise da validao interna dos fatores ou componentes Alpha de Cronbach
Componente 1 Motivao para comer caracis
Reliability Statistics
Cronbach's AlphaCronbach's Alpha Based on Standardized ItemsN of Items
,709,7316
Item Statistics
MeanStd. DeviationN
6.2.Consumo familiar3,40261,1033477
6.3.Consumo com amigos3,9610,8020077
6.4.Apreciar o alimento4,3896,7806277
6.1.Recordao de Infncia2,64941,3354177
7.1.Casa2,71431,0619977
6.5.Sol e temperaturas elevadas3,94811,0246577
Inter-Item Correlation Matrix
6.2.Consumo familiar6.3.Consumo com amigos6.4.Apreciar o alimento6.1.Recordao de Infncia7.1.Casa6.5.Sol e temperaturas elevadas
6.2.Consumo familiar1,000,464,427,356,257,263
6.3.Consumo com amigos,4641,000,382,282,265,430
6.4.Apreciar o alimento,427,3821,000,297,327,322
6.1.Recordao de Infncia,356,282,2971,000,253,179
7.1.Casa,257,265,327,2531,000,168
6.5.Sol e temperaturas elevadas,263,430,322,179,1681,000
Componente 2 Tipo de bebida
Reliability Statistics
Cronbach's AlphaaCronbach's Alpha Based on Standardized ItemsaN of Items
-6,099-6,1292
a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.
Item Statistics
MeanStd. DeviationN
11.1.Cerveja e/ou imperial3,72731,5186277
11.4.Bebidas no alcolicas2,67531,4458877
Inter-Item Correlation Matrix
11.1.Cerveja e/ou imperial11.4.Bebidas no alcolicas
11.1.Cerveja e/ou imperial1,000-,754
11.4.Bebidas no alcolicas-,7541,000
Componente 3 Bebidas consumidas em esplanadas
Reliability Statistics
Cronbach's AlphaCronbach's Alpha Based on Standardized ItemsN of Items
,366,3672
Item Statistics
MeanStd. DeviationN
7.2.Esplanadas3,6104,8908377
11.3.Sangria1,7013,9876277
Inter-Item Correlation Matrix
7.2.Esplanadas11.3.Sangria
7.2.Esplanadas1,000,225
11.3.Sangria,2251,000
3.4. Anlise de Clusters
Sendo que a anlise de Clusters ter por base as variveis que mais se evidenciaram na Anlise Fatorial, e que estas foram inicialmente estudadas quanto ao seu comportamento (estatsticas descritivas, normalidade, achatamento, assimetria e presena de outliers), passar-se- de imediato anlise propriamente dita.O agrupamento/classificao dos sujeitos sob estudo foi efetuado com a Anlise de Clusters hierrquica com o mtodo da distncia mdia entre clusters (Average linkage between clusters) utilizando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana entre sujeitos. Como critrio de deciso sobre o nmero de clusters a reter, usou-se o R2 como descrito em Maroco (2011) tendo-se escolhido a soluo do menor nmero de clusters que reteve a maior frao da varincia total.Como forma de comparao dos resultados obtidos pelo mtodo anterior, foi tambm testado o mtodo de Ward.A classificao de cada sujeito nos clusters retidos foi posteriormente refinada com o procedimento no hierrquico k-Means. Para identificar quais as variveis com maior importncia nos clusters retidos, procedeu-se anlise estatstica F da ANOVA dos Clusters como descrito em Maroco (2011). a) Anlise de Clusters hierrquica com o mtodo da distncia mdia entre clusters (Average linkage between clusters) utilizando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana entre sujeitos
O calendrio de agregao fornece a informao sobre os objectos ou casos que so combinados em cada estgio (etapa) do processo hierrquico de agregao.Na primeira linha podemos ver que os casos 28 e 29 so combinados neste estgio.A distncia euclidiana ao quadrado entre eles indicada na coluna Coefficients.
Agglomeration Schedule
StageCluster CombinedCoefficientsStage Cluster First AppearsNext Stage
Cluster 1Cluster 2Cluster 1Cluster 2
12829,000004
22627,0000021
369731,0000013
428331,0001062
514181,000006
612141,5000514
758672,0000035
842652,0000017
911492,0000054
1032392,0000047
1136372,0000067
123232,0000026
1321692,5000331
1412763,0006022
1564723,0000026
169683,0000024
1742633,0008070
1819463,0000031
191453,0000050
2035443,0000044
218263,0000223
2212413,25014033
238163,33321042
24593,50001633
257754,0000045
263644,000121540
2747564,0000030
2834514,0000038
2930504,0000046
306474,00002748
3119214,167181332
3219404,60031049
335124,733242243
342775,0000039
3558605,0007053
3648555,0000043
3731435,0000045
3824345,00002852
39245,50034042
403155,75026047
4125386,0000055
42286,167392368
435486,375333649
4420356,50002061
457317,000253755
4613307,00002950
473327,400401053
486527,66730056
495197,667433254
501138,167194663
5159719,0000072
5224629,33338063
533589,333473558
5451110,06349958
5572510,250454157
5661710,75048059
5777010,83355067
583510,989535460
5966611,20056064
6036111,96458065
61205712,00044069
62222812,0000466
6312412,200505265
6467412,66759073
651314,391636066
6612215,605656269
6773616,143571173
6821017,14342071
6912017,595666170
7014218,014691771
711220,265706875
72545922,50005174
736722,889646776
74535430,33307275
7515332,434717476
761635,35775730
A anlise dos clusters sobre as distncias euclidianas quadradas entre sujeitos com o mtodo de agregao da menor distncia mdia entre clusters produziu o dendograma da figura seguinte.
5 clusters7 clusters4 clustersDendograma de anlise de clusters com o mtodo de agregao da menor distncia mdia, usando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana.
Coeficiente de AglomeraoDe acordo com o grfico do cotovelo obtido encontram-se como possveis nmeros de clusters a analisar 4, 5 ou 7 clusters. N clusters N clusters Grfico do cotovelo N clustersCoeficiente de Aglomerao
135,357
232,434
330,333
422,889
522,500
620,265
718,014
817,595
917,143
1016,143
1115,605
1214,391
1312,667
1412,200
1512,000
1612,000
1711,964
1811,200
1910,989
2010,833
2110,750
2210,250
2310,063
249,333
259,333
269,000
278,167
287,667
297,667
307,400
317,000
327,000
336,500
346,375
356,167
366,000
375,750
385,500
395,000
405,000
415,000
425,000
435,000
444,733
454,600
464,167
474,000
484,000
494,000
504,000
514,000
524,000
533,500
543,333
553,250
563,000
573,000
583,000
593,000
603,000
613,000
623,000
633,000
642,500
652,000
662,000
672,000
682,000
692,000
702,000
711,500
721,000
731,000
741,000
750,000
760,000
11 clusters4, 5 ou 6 clusters
Clculo de R2
De acordo com o critrio do R2, foram retidos 7 clusters que explicam 54,8% (R-sq = 0,548) da varincia total. Este valor considerado aceitvel e, no sendo muito elevado, pode encontrar-se justificao, nomeadamente, na estrutra do questionrio aplicado, no elevado nmero de variveis, na amplitude da escala de resposta e no N total da amostra, pequeno.
ANOVA7Sum of SquaresdfMean SquareFSig.
6.2.Consumo familiarBetween Groups47,64867,94112,388R28clusters = 0,548R27clusters = 0,513R26clusters = 0,434R25clusters = 0,419R24clusters = 0,359R23clusters = 0,338,000
Within Groups44,87270,641
Total92,51976
6.3.Consumo com amigosBetween Groups18,46563,0777,082,000
Within Groups30,41870,435
Total48,88376
6.4.Apreciar o alimentoBetween Groups20,44363,4079,220,000
Within Groups25,86870,370
Total46,31276
6.1.Recordao de InfnciaBetween Groups55,90069,3178,190,000
Within Groups79,633701,138
Total135,53276
7.1.CasaBetween Groups22,11063,6854,056,002
Within Groups63,60470,909
Total85,71476
6.5.Sol e temperaturas elevadasBetween Groups35,39765,8999,302,000
Within Groups44,39670,634
Total79,79276
11.1.Cerveja e/ou imperialBetween Groups152,265625,37877,210,000
Within Groups23,00870,329
Total175,27376
11.4.Bebidas no alcolicasBetween Groups83,732613,95512,999,000
Within Groups75,151701,074
Total158,88376
7.2.EsplanadasBetween Groups17,25062,8754,674,000
Within Groups43,06170,615
Total60,31276
Por anlise conjunta das trs fontes de dados (dendograma, grfico do cotovelo e R2) aponta-se para que se retenham 7 clusters.
b) Anlise pelo mtodo de Ward
7 clusters Pelo mtodo de Ward so obtidos 7 clusters, que englobam todos os sujeitos da amostra.
c) Anlise pelo mtodo K-Means Cluster
Tabela 29 - Cluster Membership
Case NumberClusterDistance
112,183
221,865
351,805
421,930
511,912
661,134
771,797
822,313
911,560
1023,424
1151,644
1251,575
1332,487
1451,388
1522,203
1622,056
1762,299
1851,262
1951,953
2012,105
2151,895
2273,582
2322,086
2412,079
2573,038
2621,492
2721,492
2822,665
2922,665
3031,784
3172,105
3221,963
3321,994
3412,258
3512,807
3672,689
3772,798
3872,415
3921,163
4052,365
4111,370
4212,746
4371,196
4412,258
4511,940
4651,925
4761,648
4831,378
4952,293
5012,706
5111,882
5262,449
534,000
5453,747
5532,339
5661,558
5713,365
5822,116
5932,785
6052,434
6152,589
6212,998
6312,807
6452,219
6512,580
6662,390
6752,244
6811,286
6951,072
7072,373
7133,191
7251,836
7351,503
7462,563
7571,741
7631,744
7722,086
Final Cluster Centers
Cluster
1234567
6.1.Recordao de Infncia2,394,062,005,002,061,293,10
6.2.Consumo familiar3,444,312,571,002,673,144,20
6.3.Consumo com amigos4,174,562,713,003,943,294,10
6.4.Apreciar o alimento4,674,813,574,004,333,144,80
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,114,063,141,004,282,864,50
7.1.Casa2,333,501,572,002,442,293,80
11.1.Cerveja e/ou imperial4,114,754,434,004,611,001,20
11.4.Bebidas no alcolicas3,501,632,143,001,224,714,40
7.2.Esplanadas4,063,563,431,003,673,573,20
ANOVA
ClusterErrorFSig.
Mean SquaredfMean Squaredf
6.1.Recordao de Infncia10,50761,0367010,147,000
6.2.Consumo familiar6,7446,744709,070,000
6.3.Consumo com amigos3,6246,388709,347,000
6.4.Apreciar o alimento3,6176,3527010,289,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,5426,751706,051,000
7.1.Casa6,0886,703708,664,000
11.1.Cerveja e/ou imperial25,4846,3207079,744,000
11.4.Bebidas no alcolicas21,4736,4297050,025,000
7.2.Esplanadas2,0676,684703,020,011
The F tests should be used only for descriptive purposes because the clusters have been chosen to maximize the differences among cases in different clusters. The observed significance levels are not corrected for this and thus cannot be interpreted as tests of the hypothesis that the cluster means are equal.
Number of Cases in each Cluster
Cluster118,000
216,000
37,000
41,000
518,000
67,000
710,000
Valid77,000
Missing,000
Atravs do mtodo no hierrquico K-Means Cluster sugerido agrupar os sujeitos em 7 clusters.
De acordo com os resultados obtidos na ANOVA as dimenses que, aparentemente, permitem diferenciar mais clusters so a 11.1. Cerveja e/ou imperial (F = 78,71), seguida pela 11.4. Bebidas no alcolicas (F = 79.74) e pela 6.1. Recordao da infncia (F = 50,03). Finalmente a varivel 7.2. Esplanadas (F =3,02) a dimenso que diferencia menos os 5 clusters.
d) Anlise comparativa dos trs mtodos utilizados
Os trs mtodos utilizados parecem ser considerados adequados e passveis de interpretao. Os trs apontam no sentido da formao de 7 clusters.
e) Caracterizao dos clusters obtidos
Consideram-se para anlise os clusters obtidos pelo mtodo da distncia mdia entre clusters (Average linkage between clusters) utilizando a distncia euclidiana quadrada como medida de dissemelhana entre sujeitos.Tabela 1. Mdias das variveis estudadas por cluster
C1C2C3C4C5C6C7
6.1.Recordao de Infncia2,534,501,001,005,001,293,00
6.2.Consumo familiar3,205,001,501,001,003,144,22
6.3.Consumo com amigos3,905,002,504,003,003,294,33
6.4.Apreciar o alimento4,455,003,004,004,003,144,89
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,064,501,504,001,002,864,56
7.1.Casa2,513,381,504,002,002,293,78
7.2.Esplanadas3,823,503,001,001,003,573,33
11.1.Cerveja e/ou imperial4,394,884,504,004,001,001,00
11.4.Bebidas no alcolicas2,291,751,001,003,004,714,56
Para relevncia da informao obtida na caracterizao de cada cluster, consideram-se valores cuja distncia da mdia foi igual ou superior a 1, quer no sentido positivo (valores representados a amarelo), quer no negativo (valores representados a verde).
O Cluster 1 caracteriza-se por consumidores de caracis que se destacam por um consumo de caracis com os amigos, que gostam de apreciar o alimento, em esplanadas e que privilegiam o consumo de cerveja e/ou imperial. O Cluster 2 caracteriza-se por consumidores de caracis que valorizam as recordaes da infncia, o consumo familiar e com amigos, que apreciam o alimento em alturas de sol e temperaturas elevadas e que fazem ainda o seu consumo em esplanadas, acompanhando com cerveja e/ou imperial.
O Cluster 3 caracteriza-se por consumidores de caracis que se destacam por um consumo fora do contexto familiar, no associado a sol e temperaturas elevadas nem a casa e que, marcadamente, consomem cerveja e/ou imperial em detrimento de bebidas no alcolicas.
O Cluster 7 caracteriza-se por consumidores de caracis que se destacam por um consumo quer com os amigos quer em contexto de casa, apreciam o alimento e fazem-no em alturas de sol e temperaturas elevadas. um grupo que, ao contrrio dos anteriores ingere pouca cerveja e/ou imperial, dando destaque a bebidas no alcolicas.
Os Clusters 4, 5 e 6 neste contexto no encontram pertinncia para serem interpretados uma vez que so constitudos por um nmero diminuto de sujeitos (C4, 1 sujeito; C5, 1 sujeito; C6, 2 sujeitos).
3.5. Anlise Discriminante
O objectivo da anlise discriminante descobrir as caractersticas que distinguem dois ou mais grupos de indivduos para que, conhecidas as caractersticas de um novo indivduo, se possa prever a que grupo pertence.
Group Statistics
Ward MethodMeanStd. DeviationValid N (listwise)
UnweightedWeighted
16.1.Recordao de Infncia2,3846,982932626,000
6.2.Consumo familiar3,3077,679372626,000
6.3.Consumo com amigos3,8846,816182626,000
6.4.Apreciar o alimento4,4615,706022626,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,0385,720042626,000
7.1.Casa2,1538,924872626,000
7.2.Esplanadas3,9615,598722626,000
11.1.Cerveja e/ou imperial4,1538,674822626,000
11.4.Bebidas no alcolicas3,1538,833902626,000
26.1.Recordao de Infncia4,6000,516401010,000
6.2.Consumo familiar4,6000,699211010,000
6.3.Consumo com amigos4,7000,483051010,000
6.4.Apreciar o alimento4,9000,316231010,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,4000,699211010,000
7.1.Casa3,2000,788811010,000
7.2.Esplanadas3,9000,567651010,000
11.1.Cerveja e/ou imperial4,9000,316231010,000
11.4.Bebidas no alcolicas1,5000,707111010,000
36.1.Recordao de Infncia2,17651,074441717,000
6.2.Consumo familiar2,6471,996321717,000
6.3.Consumo com amigos4,0000,500001717,000
6.4.Apreciar o alimento4,2941,587871717,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,3529,606341717,000
7.1.Casa2,6471,931481717,000
7.2.Esplanadas3,6471,861771717,000
11.1.Cerveja e/ou imperial4,7647,437241717,000
11.4.Bebidas no alcolicas1,1176,332111717,000
46.1.Recordao de Infncia1,2857,4879577,000
6.2.Consumo familiar3,1429,8997477,000
6.3.Consumo com amigos3,2857,7559377,000
6.4.Apreciar o alimento3,1429,6900777,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas2,8571,8997477,000
7.1.Casa2,2857,9511977,000
7.2.Esplanadas3,5714,9759077,000
11.1.Cerveja e/ou imperial1,0000,0000077,000
11.4.Bebidas no alcolicas4,7143,4879577,000
Total6.1.Recordao de Infncia2,56671,319566060,000
6.2.Consumo familiar3,31671,016676060,000
6.3.Consumo com amigos3,9833,770026060,000
6.4.Apreciar o alimento4,3333,773876060,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas4,0500,832096060,000
7.1.Casa2,4833,965366060,000
7.2.Esplanadas3,8167,724676060,000
11.1.Cerveja e/ou imperial4,08331,279466060,000
11.4.Bebidas no alcolicas2,48331,383836060,000
C1 So indivduos em que o consumo de caracis est associado a apreciar o alimento, a sol e temperaturas elevadas e a cerveja e/ou imperial.
C2 So indivduos em que o consumo de caracis est associado a recordaes da infncia, consumo familiar e consumo com amigos, ao apreciar o alimento, ao sol e s temperaturas elevadas e ao consumo de cerveja e/ou imperial. So indivduos que nunca ou com pouca frequncia associam o consumo de caracis a bebidas no alcolicas.
C3 So indivduos em que o consumo de caracis est associado ao consumo com amigos, apreciar o alimento, ao sol e temperaturas elevadas e ao consumo de cerveja e/ou imperial
C4 So indivduos que se destacam pelo seu consumo de caracis no ser associado a recordaes da infncia e por uma manifesta preferncia por bebidas no alcolicas em vez de cerveja e/ou imperial, quando associadas ao consumo de caracis.
Tests of Equality of Group Means
Wilks' LambdaFdf1df2Sig.
6.1.Recordao de Infncia,45222,616356,000
6.2.Consumo familiar,60112,370356,000
6.3.Consumo com amigos,7486,275356,001
6.4.Apreciar o alimento,61611,660356,000
6.5.Sol e temperaturas elevadas,6888,469356,000
7.1.Casa,8423,503356,021
7.2.Esplanadas,951,966356,415
11.1.Cerveja e/ou imperial,15998,836356,000
11.4.Bebidas no alcolicas,22265,432356,000
A estatstica Wilks Lambda informa sobre as diferenas entre os grupos, para cada uma das variveis individualmente (esta estatstica robusta face a violaes da igualdade da matriz de var/cov quando os grupos no tm dimenses muito diferentes (maior grupo/menor grupo