CAP 7 Apresentação dos Resultados 7... · O presente capítulo tem por objectivo a apresentação...

Capítulo 7

APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS

O presente capítulo tem por objectivo a apresentação dos resultados obtidos no

estudo. Em primeiro lugar, resume-se o tratamento estatístico dos dados, seguido da

caracterização da amostra e do estudo psicométrico dos instrumentos. Em segundo lugar,

apresentam-se as análises para o estudo e caracterização da actividade física da amostra em

estudo, uma pequena descrição do comportamento sedentário, e por último o estudo dos

determinantes da actividade física tendo por base o teste ao modelo do comportamento

planeado e aos processos de mudança do modelo transteórico.

1. Tratamento dos dados

Os dados obtidos através dos 394 questionários recolhidos foram alvo de uma

“limpeza” rigorosa, tendo resultado na exclusão de 30 sujeitos, obtendo-se o total de 364

sujeitos para a amostra. Os critérios de exclusão de sujeitos foram os seguintes: alunos que

não discriminaram o género ou idade no questionário; alunos com respostas incoerentes ao

longo do questionário (e.g. respostas que apresentavam sempre valores nos extremos das

escalas, ou incompatíveis); alunos que deixaram 80% do questionário em branco

(estabeleceu-se como regra que aqueles que não respondessem por completo a oito dos

onze grupos de questões do questionário seriam eliminados).

O tratamento estatístico dos dados e respectivo procedimento, que em seguida se

enuncia, foram realizados através do programa informático “S.P.S.S. – Statistical Package

for Social Science” (versão 12.0 para Windows) e do EQS - Structural Equations Program

(versão 6):

• Estatística descritiva das variáveis em estudo;

• Análises factoriais seguidas do cálculo do índice de consistência interna (pelo

“alpha” de Cronbach) às dimensões da teoria do comportamento planeado e aos

processos de mudança do modelo transteórico;

Apresentação dos Resultados

150

• Aplicação do qui-quadrado para verificar a distribuição dos sujeitos por

diversas condições;

• Aplicação do t-student para amostras independentes para analisar as diferenças

entre os grupos;

• Aplicação da análise univariada (ANOVA) como método mais robusto para

comparar as diferenças entre os grupos de sujeitos Pouco Activos/Activos;

• Aplicação da análise de regressão logística para avaliar a influência das

variáveis da teoria do comportamento planeado nos grupos de sujeitos Pouco

Activos/activos;

• Aplicação de análises de regressão linear para verificar os preditores das

intenções, do nível de actividade física, testar a teoria do comportamento planeado

e a integração com os processos de mudança;

• Aplicação do método das equações estruturais (EQS 6) para verificar a

adequação da teoria do comportamento planeado ao estudo em causa.

2. Caracterização da Amostra

O Quadro 7.1 apresenta as características demográficas da amostra total (n=364) e

o Quadro 7.2 ilustra os mesmos dados, mas separadamente para o grupo dos alunos do 7º

ano (n= 177) e para o dos alunos do 10º ano (n= 194).

Quadro 7.1 Características gerais da amostra

n = 364 n % M DP Min. Max.

Género

Feminino 170 46.7

Masculino 194 53.3

Escolaridade

7º Ano 187 51.4

10º Ano 177 48.6

Desporto escolar 81 22.3

Idade 13.7 1.6 11 18


151

No Quadro 7.1, verifica-se um equilíbrio entre a representação de ambos os géneros

(46.7% raparigas e 53.3% rapazes) e entre os anos de escolaridade (51.4% do 7º ano e

48.6% do 10º ano). A média de idade é de 13,7 anos e apenas 22.3% dos sujeitos praticam

desporto escolar.

Quadro 7.2 Características da amostra segundo os anos de escolaridade

7º Ano 10º Ano

n % M Mín Máx n % M Mín Máx

187 51.4 177 48.6

Género

Feminino 100 27.5 70 19.2

Masculino 87 23.9 107 29.4

Idade 12.2 11 16 15.2 14 18

Desporto escolar 40 11.1 36 10

Os dados do Quadro 7.2 revelam que o mesmo equilíbrio já não se verifica na

distribuição dos géneros pelos dois anos de escolaridade, existindo menos raparigas na

amostra do 10º ano. A idade máxima nos alunos do 7º ano é elevada (16 anos) e isso deve-

se provavelmente a algum aluno repetente, uma vez que a média de idade se afasta muito

deste valor, sendo de 12.2 anos. No 10º ano sucede o mesmo, pois a idade máxima é de 18

anos, enquanto a média é de apenas 15.2 anos.

Quanto à prática de desporto escolar, o número de participantes para os dois anos

de escolaridade é muito semelhante.

3. Estudo psicométrico dos instrumentos

Tendo em vista a análise das características psicométricas das medidas utilizadas,

foram realizadas análises factoriais dos componentes principais, seguidas de rotação

“varimax”. Os critérios utilizados para excluir um item foram os seguintes: a) saturação

inferior a .40 no hipotético factor; b) a subida do “alfa” de Cronbach; c) a falta de

coerência teoricamente interpretável. Adicionalmente, a percentagem de variância total que

é explicada pela solução factorial devia ser superior a 45% e a solução factorial final devia


152

ser coerente. Paralelamente, foram ainda analisados os índices de consistência interna

através do cálculo do “alpha” de Cronbach.

Em seguida descrevemos os resultados deste estudo para cada uma das medidas

utilizadas.

Medidas da teoria do comportamento planeado

Na sequência da análise factorial às medidas da teoria do comportamento planeado,

isto é, atitudes (através da avaliação das consequências comportamentais e das crenças

comportamentais), normas subjectivas, percepção do controle do comportamento e

intenções (AVCC, CRENÇA, NORMA, PCC, e INTENÇÃO respectivamente) o Quadro

7.3 apresenta a saturação dos itens para os respectivos factores que emergiram.

Quadro 7.3 Análise factorial para as medidas da teoria do comportamento planeado

Itens F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7 F8 6 avcc divertido/aborrecido .77 3 avcc agradável/desagradável -.77 1 avcc bom/mau -.74 4 avcc benéfico/prejudicial .67 2 avcc útil/inútil .67 5 avcc relaxante/stressante .63 2 norma subj amigos .75 4 norma subj pess rodeiam .75 3 norma subj família .75 5 norma subj prof e.f. .73 1 norma subj pess imp .63 9 pcc depende só de mim .64 1 pcc sem impedimento .58 2 pcc ter informação .57 3 pcc ter companhia .54 8 pcc planear dia hora .52 4 pcc ter tempo .44 4 crença descontraír .38 1 intenção planos .79 2 intenção provável .79 3 intenção quero .77 3 crença capacida física .77 1 crença saúde .76 2 crença aparência física .64 7 norma subj convencem .71 6 norma subj pressão .69 5 pcc falta locais -.79 6 pcc espaços alternativos .63 7 pcc sem material .80 “Eigenvalue” 6.10 2.81 2.50 1.48 1.40 1.33 1.25 1.05 % Variância 21.0 9.7 8.6 5.1 4.8 4.6 4.3 3.6


153

Da análise do quadro 7.3, verifica-se que foram oito os factores encontrados,

explicando 61.8% da variância total. No entanto, os três últimos factores, para além de

terem apenas dois e um itens, não são teoricamente interpretáveis. Relativamente aos

primeiros cinco factores encontrados verifica-se que cumprem os critérios definidos, e

correspondem às medidas utilizadas de acordo com a teoria do comportamento planeado,

com a excepção do item “crença descontraír” que, por ter saturação inferior a .40, será

excluído.

Devemos salientar que pelo facto das duas dimensões pertencentes às atitudes

(avaliação das consequências e crenças) se apresentarem em factores distintos e únicos,

reforça e confirma a decisão adequada, de as atitudes serem medidas através das duas

componentes do conceito.

Para confirmar estas medidas procedeu-se a uma análise factorial só com os itens

incluídos nos primeiros cinco factores da análise anterior com pedido de cinco factores. Os

resultados podem ver-se no Quadro 7.4.

Quadro 7.4 Análise factorial com pedido de 5 factores

Itens F1 F2 F3 F4 F5 avcc divertido/aborrecido -.77 avcc agradável/desagradável .75 avcc bom/mau -.74 avcc benéfico/prejudicial .72 avcc útil/inútil .70 avcc relaxante/stressante .57 norma subj amigos .79 norma subj pess rodeiam .78 norma subj prof e.f. .74 norma subj família .71 ,35 norma subj pess imp .62 ,32 pcc depende só de mim .67 pcc ter informação .58 pcc planear dia hora .58 pcc tercompanhia .56 pcc sem impedimento .56 pcc ter tempo .50 .36 intenção planos .80 intenção provável .79 intenção quero .79 crença capacida física .31 .75 crença saúde .75 crença aparência física .64 “Eigenvalue” 5.40 2.72 2.14 1.40 1.27 % Variância 23.5 11.8 9.3 6.1 5.5


154

A segunda análise (Quadro 7.4) confirma a coerência teórica dos cinco factores

utilizados segundo a teoria do comportamento planeado, que explicam 56% da variância

total, para além de cumprirem todos os critérios inicialmente propostos.

Em seguida, foram analisados os índices de consistência interna através do cálculo

dos “alphas” de Cronbach. Assim, o factor 1 corresponde à avaliação das consequências

(AVCC) e contribui para explicar 24% da variância (“alpha” de Cronbach=.80). O factor 2

corresponde às normas subjectivas (NORMAS) e contribui para explicar 11.8% da

variância (“alpha” =.78). O factor 3 corresponde à percepção de controlo do

comportamento (PCC) e contribui para explicar 9.3% da variância (“alpha”=.66). O factor

4 corresponde às intenções comportamentais (INTENÇÕES) e contribui para explicar

6.1% da variância (“alpha”=.80). Finalmente, o factor 5 corresponde às crenças

comportamentais (CRENÇAS) e contribui para explicar 5.5% da variância (“alpha”=.63).

Tendo como referência as indicações de Ribeiro (1999), que considera que o alfa de

Cronbach acima de .60 é um limite aceitável nos casos em que o número de itens é muito

baixo, consideramos que os índices de consistência interna destas escalas, todas com um

número de itens muito baixo, se encontram num limite aceitável.

Medida dos Processos de mudança

Relativamente à medida dos processos de mudança os resultados obtidos através

das análises factoriais exploratórias não nos permitiram confirmar os dez factores originais

sugeridos pela teoria (já descritos na apresentação dos instrumentos). Dos resultados

apenas cinco factores atingem a saturação, contudo para além de não apresentarem índices

de consistência interna aceitáveis, não encontrámos uma coerência lógica interpretável.

Deste modo, optámos por tentar distinguir nesta medida apenas dois factores, um resultante

dos itens cognitivos e outro dos itens comportamentais, na expectativa de encontrar dois

factores mais estáveis, e teoricamente interpretáveis. Efectuámos, assim, uma análise

factorial com pedido de dois factores e o resultado, apesar de separar dez itens para cada

factor, mostrou dois itens comportamentais incluídos no factor maioritariamente cognitivo

e dois itens cognitivos incluídos no factor maioritariamente comportamental. Com base

nisto, optámos, então, por excluir estes quatro itens e repetir a análise factorial com pedido

de dois factores. Desta vez, o resultado separou nove itens comportamentais e sete itens

cognitivos, mas continuava a misturar-se um item cognitivo no grupo dos


155

comportamentais. Finalmente, efectuou-se uma nova análise factorial (Quadro 7.5)

excluindo este último item cognitivo, e o resultado obtido foi de sete itens cognitivos num

factor (alfa =.73) e oito itens comportamentais noutro factor (alfa =.76). Estes dois factores

explicam 39% da variância total (ver Quadro 7.5).

Quadro 7.5 Análise factorial com 15 itens e com pedido de 2 factores

Itens Factor PM cognitivos

Factor PM comportamentais

pm9 receio conseq. saúde se não pratico .74 pm16 af reduz custos saúde .68 pm10 af fará mais saudável e feliz .62 .31 pm15 chateia conseq. saúde dos outros .59 pm2 fico doente e peso para outros .54 pm3 as pessoas sabem af é boa p/elas .49 pm11 af parte imp da vida das pessoas 48 pm13 comprometo-me a praticar .65 pm12 tenho quem me encoraje .65 pm14 notas para programar af .63 pm7 roupa acessível à prática .60 pm19 amigos encorajam .59 pm18 caminhada em vez de tv relaxa .56 pm5 af regula o humor .39 .50 pm4 af qdo cansado faz sentir melhor .40 “Eigenvalue” 4.43 1.40 % Variância 29.5 9.3

Como resultado destes dois factores, criámos duas variáveis através do somatório

dos respectivos itens, PMcog7 (processos de mudança cognitivos) e PMcomp8 (processos

de mudança comportamentais), que iremos utilizar nas análises de regressões.

4. Estudo da actividade física e comportamento sedentário

4.1. Tipos de actividade física praticada

O gráfico seguinte apresenta as actividades físicas realizadas pelos sujeitos durante

os sete dias da última semana a que se referia o questionário sobre a prática de actividade

física, realizado no âmbito deste estudo.


156

Figura 7.1 Actividades realizadas durante os últimos 7 dias da semana

48,5 Andar a pé43,5 Futbol/futsal

35,2 Transp. pé26,2 Trab. dom.

25Andar de bicicleta23,3 Natação

19,5 Dançar divert.19,2 Basquetebol

18 Ténis/T.mesa17,7 Flexibilid/aling.

16,6 Corrida Treino de força14,5 Atletismo

0 10 20 30 40 50 60

atletismoTreino de forçaCorrer/"joging"Flexibilidade/along.Ténis/ténis de mesaBasquetebolDançar por divertimentoNataçãoAndar de bicicletaTrabalho domésticoAndar a pé para transporteFutbol/futsalAndar a pé/"traking"

Ao efectuarmos a análise do gráfico acima, concluímos que as actividades físicas

mais praticadas são andar a pé (passear ou tracking) com 48.5%, praticar futebol ou futsal

com 43.5% e andar a pé como meio de transporte com 35.5%. Logo em seguida surge o

trabalho doméstico (varrer, aspirar, limpar, etc) com 26.2%, andar de bicicleta com 25% e

praticar natação com 23.3% (Nota: salienta-se o facto da actividade física nadar,

distinguida da anterior pelo critério “fazer piscinas”, apresentava um valor de 7.3%, o que

significa que se a incluíssemos na anterior poderia aumentar a percentagem

consideravelmente). Finalmente, as actividades que ainda apresentaram valores de

destaque em relação às restantes actividades do questionário, foram dançar por

divertimento, praticar basquetebol, ténis ou ténis de mesa, flexibilidade (alongamentos),

correr ou jogging, treino de força e atletismo.

As diferenças entre os géneros mostraram-se significativas apenas para algumas das

actividades. Assim, as raparigas andam mais a pé (55.6%) do que os rapazes (42,4%)

(χ2(1)= 6.00; p=.014); fazem mais trabalho doméstico (35.6%) do que os rapazes (17.9%)

(χ2(1)= 13.86; p=.000), praticam mais natação (28.1%) do que os rapazes (19%) (χ2(1)= 3.97;

p=.046) e dançam por divertimento mais vezes (36.9%) do que os rapazes (4.3%) (χ2(1)=

57.73; p=.000). Os rapazes praticam mais futebol (60.9%) do que as raparigas (24.4%) (χ2(1)=

46.28; p=.000), praticam mais ténis (23.9%) do que as raparigas (11.3%) (χ2(1)= 9.29; p=.002) e

realizam mais treino de força (21.2%) do que as raparigas (8.8%) (χ2(1)= 10.17; p=.001).

Entre os anos de escolaridade revelaram-se ainda menos diferenças significativas.

Os sujeitos do 7ºano praticam mais atletismo (19.1%) do que os do 10ºano (9.9%) (χ2(1)=


157

5.78; p=.016), fazem mais corrida ou jogging (22.5%) do que os do 10ºano (10.5%)

(χ2(1)=8.98; p=.003) e andam mais de bicicleta (11.6%) do que os do 10ºano (3.5%) (χ2(1)=

19.54; p=.000). Os sujeitos do 10ºano apenas praticam mais a actividade de treino de força

(20.5%) do que os do 7ºano (10.4%) (χ2(1)=6.68; p=.010) (ver quadros no anexo 4).

4.2. Tipos de comportamentos sedentários realizados

O gráfico seguinte apresenta as percentagens de comportamentos sedentários

realizados no tempo livre durante todos os sete dias da última semana a que se referia o

questionário.

Figura 7.2 Comportamentos sedentários realizados todos os dias da semana

59,936

32,715,7

13,513,213,2

1,90,3

0 20 40 60 80

Outros ComportamentosDormir a sestaLer livros, revistas, jornaisJogar jogos de vídeo (Gameboy, playstation)Navegar na internet, Chat's, Email'sJogar jogos de computadorOuvir música (sem actividade)Fazer o TPC ou estudarVer TV

O gráfico apresentado acima regista apenas a percentagem de comportamentos

sedentários realizados todos os dias da última semana. Ou seja, 59.9% dos sujeitos da

amostra referem ver televisão ou vídeo durante os sete dias da semana, 36% dos sujeitos

referem fazer os trabalhos de casa (TPC) ou estudar os sete dias da semana, e 32.7% refere

ouvir música (sem actividade) todos os dias da semana.

Nota: Não nos foi possível apresentar, tal como no gráfico anterior, quais as

actividades mais efectuadas, pois no questionário não incluímos uma questão dicotómica

de “Sim/Não”. Deste modo, para termos uma ideia dos comportamentos sedentários mais

realizados na semana pelos sujeitos resolvemos considerar apenas os comportamentos que

os jovens referem ter realizado todos os dias da semana.

4.3. Caracterização dos sujeitos segundo o nível de actividade física

O questionário relativo ao nível actual de actividade física dos sujeitos (NivelAF)

permitiu dividir a amostra em dois grupos (GruposNivelAF) - os Pouco Activos e os


158

Activos – (ver definição das variáveis - capítulo 6). A distribuição dos sujeitos da amostra

pelos grupos, com base nas frequências, é a seguinte (ver Figura 7.3):

Figura 7.3 Distribuição dos sujeitos pelos grupos Activos e Pouco Activos

29,3

70,7

0

50

100

Pouco ActivosActivos

Verifica-se pela análise do gráfico, que a percentagem de sujeitos incluídos no

grupo dos Activos (70.7%; n=251) é maior do que a percentagem de sujeito incluídos no

grupo dos Pouco Activos (29.3%; n=194), num total de 355 sujeitos.

Em seguida, procurámos caracterizar os dois grupos Activos e Pouco Activos

quanto às variáveis género, idade, ano de escolaridade e percepção de intensidade de

actividade física (Percepção intensidadeAF). Para tal utilizámos o teste do Qui-quadrado.

Quadro 7.6 Distribuição dos grupos Pouco Activos e Activos pelos géneros

Género*

Rapaz Rapariga

GruposNivelAF % %

Pouco Activos (n=104) 45.2 54.8

Activos (n=251) 56.2 43.8

*(χ2 (1)= 3.560; p=.059)

O Quadro 7.6 indica-nos que, embora não atingido o nível de significância

estatística, as raparigas (54.8%) aparecem mais frequentemente no grupo dos Pouco

Activos do que os rapazes (45.2%); por sua vez, os rapazes surgem mais frequentemente

no grupo dos Activos (56.2) do que as raparigas (43.8%). Uma vez que o nível de

significância está no limite (p ≈ .50) podemos afirmar que as raparigas parecem ser

sensivelmente menos activas que os rapazes.


159

Quadro 7.7 Distribuição dos grupos Pouco Activos e Activos pelos anos de escolaridade Escolaridade*

7º ano 10ºano

GruposNivelAF % %

Pouco Activos (n=104) 56.7 43.3

Activos (n=251) 49.8 50.2

*(χ2 (1)= 3.560; p=.059)

A distribuição dos sujeitos dos dois grupos Pouco Activos e Activos pelos anos de

escolaridade [χ2(1)=1.414; p=.234)] não é significativamente diferente. Ou seja, não parece

haver uma diferença significativa entre os dois anos de escolaridade relativamente aos

níveis de actividade física.

Quadro 7.8 Diferenças entre grupos Pouco Activos e Activos quanto à idade Idade

M DP t p

GruposNivelAF -.804 .422

Pouco Activos 13.52 1.70

Activos 13.67 1.62

Da análise do Quadro 7.8 podemos constatar que não existem diferenças

significativas na idade relativamente aos dois grupos Pouco Activos e Activos [t(353)= -

.804; p=.422]. Ou seja, a média de idades nos dois grupos é, sensivelmente, a mesma.

Quadro 7.9 Distribuição dos Pouco Activos e Activos pela percepção de intensidade de

actividade física

*Percepção intensidade AF

GuposNivelAF Pouco esforço

(n=39)

Algum esforço

(n=164)

Imenso esforço

(n=121)

% % %

Pouco Activos 17.2 57.5 25.3a

Activos 10.1 48.1 41.8 a

*(χ2 (2)= 8.411; p=.015); a Residual ajustado de 2.7 (>1.96)

Relativamente à percepção de intensidade da actividade física, os resultados

apresentados no Quadro 7.9 evidenciam que a distribuição dos grupos Activos e Pouco


160

Activos [χ2(2)=8.411; p=.015)] é significativamente diferente, sobretudo, no nível de

intensidade “Imenso esforço” (dado que possui um residual ajustado de 2.7 superior a

1.96). Verifica-se que os sujeitos que referem aplicar “Imenso esforço” na sua actividade

física 41.8% estão no grupo dos Activos, enquanto apenas 25,3% estão no grupo dos

Pouco Activos.

Em síntese, podemos afirmar que os adolescentes mais activos referem aplicar mais

frequentemente um nível de intensidade superior (“imenso” esforço) do que os

adolescentes menos activos.

4.4. Estudo das categorias da actividade física

Para estabelecer relação entre os tipos de actividade física praticada e as diferenças

entre os diversos grupos, efectuámos antecipadamente uma divisão das actividades

incluídas no questionário, sobre a prática de actividade física na última semana, com base

nas definições que distinguem, desporto, exercício físico e actividade física (ver capítulo

1). Assim, criámos as categorias: desporto e dança (DespDança) que inclui todos os

desportos ou modalidades tipo dança praticada com objectivos de competição ou

representação; a categoria exercício físico (ExFísico) que inclui todas as formas de

exercício físico realizado para manter ou aumentar a condição física; e a categoria

actividade física (AcFísica) que inclui todas as formas de actividade física que não estão

incluídas nas categorias anteriores (ver selecção das actividades na definição das variáveis

- capítulo 6). Em seguida, apresentamos a distribuição dos sujeitos por estas três

categorias.

Seguidamente, utilizámos o t-student para amostras independentes, a fim de

analisar as diferenças entre o género, os anos de escolaridade e os dois grupos

Activos/Pouco Activos no que diz respeito às categorias de actividade física. Para

compreender melhor estas diferenças apresentamos em anexo a distribuição de todas as

actividades incluídas em cada uma das categorias relativamente ao género e ano de

escolaridade, através do qui-quadrado (ver anexo 4).


161

Quadro 7.10 Diferenças entre rapazes e raparigas quanto às categorias de actividade física

Género Rapaz Rapariga

M DP M DP t p

Categorias

DespDança

2.23

2.13

1.96

2.01

1.208

.228

ExFísico .59 .97 .59 .91 .048 .962

AcFísica 1.69 1.60 2.45 1.73 -4.224 .000

O estudo das diferenças entre os géneros evidenciou a existência de diferenças

estatisticamente significativas apenas para a variável AcFísica [t(342)=-4.224; p=.000], o

que permite concluir que as raparigas praticam mais actividades físicas propriamente ditas

(M=2.45; DP= 1.73) do que os rapazes (M=1.69; DP=1.60). Relativamente às categorias

desporto e dança e exercício físico, as diferenças entre os géneros não são significativas.

Quadro 7.11 Diferenças entre os anos de escolaridade quanto às

categorias de actividade física

Escolaridade 7ºAno 10ºAno

M DP M DP t p

DespDança

2.46

2.40

1.75

1.62

3.175

.002

ExFísico .50 .80 .68 1.06 -1.730 .085

AcFísica 2.46 1.89 1.62 1.37 4.725 .000

Da análise do Quadro 7.11 podemos verificar que há diferenças estatisticamente

significativas entre os sujeitos do 7º e 10º ano apenas para as variáveis DespDança e

AcFísica [t(342)=3.175; p=.002 e t(342)=4.725; p=.000]. Verificamos que os sujeitos do

7ºano praticam mais actividades de desporto e dança (M=2.46; DP=2.40) e mais

actividades físicas propriamente ditas (M=2.46; DP=1.89) do que os sujeitos do 10ºano

[(M=1.75; DP=1.62) e (M=1.62; DP=1.37)], respectivamente.


162

Quadro 7.12 Diferenças entre os grupos Pouco Activos/Activos quanto às categorias de AF

GruposNívelAF Activos Pouco Activos

M DP M DP t p

DespDança 2.37 2.14 1.50 1.84 -3.446 .001

ExFísico .72 1.04 .29 .57 -4.797 .000

AcFísica 2.06 1.79 2.12 1.50 .295 .768

No que diz respeito às diferenças entre o grupo de Activos e Pouco Activos quanto

às categorias da actividade física, os resultados mostram que os dois grupos apresentam

diferenças estatisticamente significativas em relação às actividades incluídas na categoria

DespDança [t(333)=-3.446; p=.001] e ExFísico [t(333)=-3.735; p=.000]. Ainda a referir que

não se encontram diferenças para a categoria AcFísica.

Em síntese, os sujeitos Activos referem praticar mais actividades de desporto e

dança (M=2.37; DP=2.14) do que os Pouco Activos (M=1.50; DP=1.84), e para além

disso, os referidos mesmos sujeitos referem praticar mais actividade tipo ExFísico (M=.72;

DP=1.04) do que os Pouco Activos (M=.29; DP=1.50).

5. Estudo dos determinantes da actividade física

5.1 Comparação entre os grupos Pouco Activos/Activos

No quadro seguinte apresentamos as diferenças entre os grupos Pouco Activos e

Activos relativamente a algumas variáveis em estudo e, nomeadamente, o total de minutos

de actividade física praticada numa semana (totalminAF), a idade e as variáveis da teoria

do comportamento planeado (AVCC, CRENÇA, NORMA PCC E INTENÇÃO). Os grupos foram

comparados entre si em cada uma destas variáveis. Para o efeito utilizámos o teste de

análises simples da variância (Anova-One Way).


163

Quadro 7.13 Comparação entre os dois grupos Pouco Activos/Activos

Pouco Activos (n=104)

Activos (n=251)

M DP M DP F p TotalminAF

(min/semana)

864.43

980.66

1428.52

1363.77

14.64

.000

Idade 13.52 1.70 13.67 1.62 .646 .422 AVCC 20.85 8.97 23.72 8.07 8.489 .004 CRENÇA 13.43 1.94 13.91 1.49 5.972 .015 NORMASUB 17.79 3.87 19.02 4.45 5.632 .018 PCC 22.85 4.02 25.07 3.76 23.648 .000 INTENÇÃO 10.14 3.10 12.63 2.83 53.523 .000

Os resultados obtidos (Quadro 7.13) indicam que os sujeitos Pouco Activos

praticam em média 864.43 minutos de actividade física por semana, o que se diferencia

significativamente dos 1428.52 minutos de actividade física por semana que praticam os

Activos [F(1,353)=14.64; p=.000].

No que concerne, às variáveis da teoria do comportamento planeado, constatamos

que há diferenças estatisticamente significativas entre os grupos para todas as variáveis: a

avaliação das consequências [F(1,345)=8.489; p=.004], as crenças comportamentais

[F(1,342)=5.972; p=.015], as normas subjectivas [F(1,333)=5.632; p=.018], a percepção de

controlo do comportamento [F(1,340)=23.648; p=.000] e as intenções comportamentais

[F(1,353)=53.523; p=.000]. Verifica-se que o grupo dos sujeitos Pouco Activos obtém

sempre valores de médias inferiores aos do grupo sujeitos Activos.

Quanto à idade os dois grupos não apresentaram diferenças significativas entre si.

5.2. Estudo das variáveis mediadoras da diferença entre Activos/Pouco Activos

Para explicar a influência que as variáveis demográficas, género e idade, e as

variáveis da teoria do comportamento planeado (AVCC, CRENÇA, NORMA, PCC e

INTENÇÃO,) têm na divisão dos dois grupos Activos e Pouco Activos, efectuamos análises

de regressão logística pelo método Enter.


164

Quadro 7.14 Regressão Logística das variáveis demográficas e variáveis da teoria do

comportamento planeado como preditoras dos grupos Pouco Activos/Activos

OR (1<OR<1)

95% I.C (1<IC<1) p

Género .692 [.402, 1.191] .184

Idade 1.098 [.927, 1.302] .279

AVCC 1.016 [.984, 1.049] .338

CRENÇA .954 [.795, 1.144] .610

NORMA 1.017 [.950, 1.089] .626

PCC 1.109 [1.028, 1.197] .008

INTENÇÃO 1.222 [1.110, 1.345] .000

Os resultados do Quadro 7.14 indicam que as únicas variáveis que predizem as

diferenças entre os dois grupos são a percepção de controlo do comportamento (OR=1.109;

95% IC[1.028, 1.197]; p=.008) e a intenção (OR=1.222; 95% IC[1.110, 1.345]; p=.000)

5.3. Estudos das variáveis preditoras do nível de actividade física

Para testar o modelo da teoria do comportamento planeado como hipótese

explicativa da adopção do comportamento de actividade física, efectuámos várias análises

de regressão linear.

Em primeiro lugar, testámos a influência que a variável INTENÇÃO tem na

variável NívelAF (Quadro 7.15). Em segundo lugar, testámos a influência da INTENÇÃO

e das restantes variáveis da teoria do comportamento planeado (AVCC, CRENÇA,

NORMA, PCC e INTENÇÃO) na mesma variável dependente NívelAF (Quadro 7.16).

Quadro 7.15 Regressão linear da INTENÇÃO como preditora do NivelAF

R2 R2 Ajustado

Beta t p

INTENÇÃO .211 .209 .459 9.712 .000

P <.001


165

Quadro 7.16 Regressão linear das variáveis da teoria do comportamento planeado

como preditoras do NívelAF

R2 R2 Ajustado

Beta t p

AVCC .054 1.035 .301

CRENÇA -.053 -.910 .363

NORMA .220 .207

.080 1.451 .148

PCC .118 2.017 .045

INTENÇÃO .381 6.627 .000

Os resultados obtidos mostram que apenas a INTENÇÃO (B=.381; p=.000) e a

PCC (B=.118; p=.045) são preditoras do NívelAF. Estas duas variáveis, no seu conjunto,

explicam 21% da variância do NívelAF [R2=.220; R2Aj=.209; Erro=1.649;

F(5,309)=17.431; p<.001], sabendo que a intenção se mostra o melhor preditor.

5.4. Estudo das variáveis preditoras da intenção

Em seguida, e ainda à luz da teoria do comportamento planeado, analisámos as

variáveis susceptíveis de influenciar a intenção. O Quadro 7.17 apresenta esta relação entre

as variáveis em estudo.

Quadro 7.17 Regressão linear das variáveis, AVCC, CRENÇA, NORMA, PCC

como preditoras da INTENÇÃO

R2 R2 Ajustado Beta t p

AVCC .139 2.740 .006

CRENÇA .199 3.597 .000

NORMA .137 2.569 .011

PCC

.236 .226

.239 4.309 .000

Os resultados apresentados mostram que as variáveis, AVCC (B=.139; p=.006),

CRENÇA (B=.199; p=.000), NORMA (B=.137; p=.011) e PCC (B=.239; p=.000), são

preditoras da INTENÇÃO. Ou seja, as quatro variáveis explicam 23% variância da

INTENÇÃO [R2= .236; R2 Aj =.226; Erro =2.634; F (4, 317)= 24.424; p <.000], sabendo

que a PCC se revela o melhor preditor.

Na figura seguinte, representámos o modelo da teoria do comportamento planeado,

onde são apresentadas as variáveis preditoras da INTENÇÃO e as variáveis preditoras do


166

NívelAF. Ou seja, as relações entre as variáveis que são estatisticamente significativas nas

análises de regressão (os valores incluídos no esquema são os valores do Beta com

significância estatística):

Figura 7.4 Relações entre as variáveis da teoria do comportamento planeado

Avaliação Consequencias

Atit

ude

Crença Comportamento

Norma

subjectiva Intenção

comportamentais Nível de

Actividade física

Percepção de

controlo do comportamento

Verificamos que a AVCC prediz directamente a INTENÇÃO (B=.139; p=.006),

mas não o NívelAF; a CRENÇA, prediz directamente a INTENÇÃO (B=.199; p=.000) e

não o NívelAF; a NORMA prediz directamente a INTENÇÃO (B=.137; p=.011)), mas não

o NívelAF. Relativamente à PCC, esta prediz directamente a INTENÇÃO (B=.239;

p=.000) e também o NivelAF (B=.118; p=.045). Por último, a INTENÇÃO prediz

directamente o NívelAF (B=.381; p=.000).

A análise destes dados, mostra que a PCC constitui o melhor preditor da

INTENÇÃO, e em seguida são as CRENÇAS o melhor preditor desta variável.

Relativamente ao NívelAF, a INTENÇÃO mostra-se o seu melhor preditor.

5.5. Estudo dos processos de mudança como preditores do nível de actividade

física

Em seguida procedemos à análise da influência dos processos de mudança

cognitivos e comportamentais (PMcog7 e PMcomp8 respectivamente) no nível de

actividade física dos sujeitos (NívelAF). Para tal efectuámos análises de regressão linear,

pelo método Enter, onde incluímos, também, as variáveis demográficas, género e idade.

.118*

.381*

.139*

.199*

.239*

.137*


167

Quadro 7.18 Regressão linear múltipla do género, idade e processos de mudança

como preditores do NívelAF

Passos

R2

R2

Ajustado Beta t p Género - .131 -2.295 .022

Idade

1 .019 .012

.024 .421 .674

Género -.100 -1.907 .057

Idade .060 1.170 .243

PMCog7 -.036 -.577 .565

PMComp8

2

.439

.182

.421 6.788 .000

Os resultados demonstram que, no primeiro passo, a variável género (B= -.131;

p<.022) parece predizer o nível de actividade física, e a idade não tem significancia

estatística. Ou seja, o género explica 1.2% da variância total do nível de actividade física

[R2 Aj =.012; Erro =1.845; F (2; 309)= 2.953; p <.000].

Contudo, quando associamos o género e idade às duas variáveis dos processos de

mudança (no segundo passo), verificamos que o género deixa de ser significativo e apenas

os processos de mudança comportamentais (PMComp8) (B=.421; p<.000) parecem

predizer o nível de actividade física dos sujeitos. Esta variável explica 18% da variância do

nível de actividade física [R2 Aj =.182; Erro =1.694; F (4, 307)= 16.690; p <.000].

Em síntese, isto significa que não é tanto o género que explica o nível de actividade

física, mas sim o tipo de processos de mudança que os sujeitos utilizam, neste caso

particular, os processos de mudança comportamentais.

5.6. Estudo dos processos de mudança como preditores da atitude, norma e

percepção de controlo do comportamento

Procedemos à análise da influência dos processos de mudança cognitivos e

comportamentais (PMcog7 e PMcomp8) nas variáveis, ATITUDE (ou seja, AVCC e

CRENÇA), NORMA e PCC (preditoras da intenção segundo a teoria do comportamento

planeado), tal como sugere Corneya & Bobick1 (2000) quando procura integrar este

modelo com o modelo transteórico (ver capítulo 4). Para tal efectuámos quatro análises de

regressão linear pelo método Enter.

1 Ver capítulo 4, onde é exposto este modelo teórico que integra conceitos do modelo transteórico na teoria do comportamento planeado.


168

Quadro 7.19 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da avaliação das

consequências (AVCC)

R2

R2

Ajustado Beta t p PMCog7 .104 1.584 .114

PMComp8 .062 .056

.176 2.672 .008

Os resultados revelam que apenas os processos de mudança comportamentais

(PMComp8) (B=.176; p=.008) parecem predizer a avaliação das consequências do

comportamento. Os processos de mudança comportamentais explicam 6% da variância

total da AVCC [R2= .062; R2 Aj =.056; Erro =8.146; F (2, 308)= 10.119; p <.000].

Quadro 7.20 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da CRENÇA

R2

R2


PMComp8 .069 .063

.052 .808 .420

Os resultados revelam que apenas os processos de mudança cognitivos (PMCog7)

(B=.232; p=.000) parecem predizer as crenças do comportamento. Os processos de

mudança cognitivos explicam 6% da variância total da CRENÇA [R2= .069; R2 Aj =.063;

Erro =1.467; F (2, 306)= 11.380; p <.000].

Quadro 7.21 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da NORMA

R2

R2


PMComp8 .185 .180

.282 4.538 .000

Como vemos no quadro, ambos os processos de mudança cognitivos (PMCog7)

(B=.206; p=.001) e comportamentais (PMComp8) (B=.282; p=.000) parecem predizer a

norma. Os dois tipos de processos de mudança explicam 18% da variância total da

NORMA [R2= .185; R2 Aj =.180; Erro =3.970; F (2, 299)= 33.941; p <.000].


169

Quadro 7.22 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da PCC

R2

R2


PMComp8 .253 .248

.440 7.534 .000

P < .001

Os resultados revelam que apenas os processos de mudança comportamentais

(PMComp8) (B=.440; p=.000) parecem predizer a percepção de controlo do

comportamento. Os processos de mudança comportamentais explicam 25% da variância

total da PCC [R2= .253; R2 Aj =.248; Erro =3.277; F (2, 306)= 51.781; p <.000].

5.7. Adequação da teoria do comportamento planeado para a amostra em

estudo de através da análise de equações estruturais

Por ser central neste estudo a teoria do comportamento planeado e, dado que os

métodos de recolha das auto-avaliações dos adolescentes podem apresentar limitações,

decidimos utilizar métodos de equações estruturais, como forma de controlar melhor os

efeitos das medidas.

Os índices de ajustamento foram calculados com a finalidade de se obter

informação sobre a capacidade do modelo para explicar os dados. Dado que os diferentes

índices são frequentemente sensíveis a diferentes influências, por exemplo, o tamanho da

amostra, (Schumacker & Lomax, 1996), foram utilizados múltiplos índices, de modo a

poder mostrar uma avaliação mais abrangente dos modelos, que neste caso são, a teoria do

comportamento planeado (modelo 1), e a teoria do comportamento planeado associado às

variáveis independentes género e idade (modelo 2).

Assim, para avaliar a adequação de cada modelo utilizámos os seguintes índices de

ajustamento: Bentler-Bonnet Nonnormed Fit Index (NNFI), Comparative Fit Index (CFI),

Standardized Root Mean Square Residual (SRMR), Root Mean Square Error

Approximation (RMSEA). Um adequado ajustamento do modelo é indicado por valores

superiores a .95 nos índices NNFI e CFI (HU & Bentler, 1999, cit. in Halliday-Boykins &

Graham, 2001), e inferiores a .05 nos índices SRMR e RMSEA (Bentler, 1995). Em

relação ao índice RMSEA, Browne e Cudeck (1993, cit. in Gustafsson, 2000) referem

como aceitável um valor inferior a .80. Para cada um dos modelos é ainda apresentado o

qui-quadrado (χ2).


170

Apesar da obtenção de um Qui-quadrado não significativo constituir um bom

índice de ajustamento, é importante referir que este índice é sensível ao número de sujeitos

da amostra (Schumacker & Lomax, 1996). A amostra deste estudo é constituída por um

número não muito grande de sujeitos e, como tal, o Qui-quadrado pode constituir um bom

índice para avaliar a adequação dos modelos, pelo que também é apresentado.

De salientar ainda, que todos os índices apresentados (à excepção do índice SRMS)

foram obtidos através do método Robust (Satorra-Bentler Scaled). Este método é utilizado

quando os valores da curtose multivariada sugerem que a amostra não tem uma

distribuição normal. Este método permite nestes casos a obtenção de resultados mais

fiáveis em comparação com os métodos usuais, como é o caso do Maximum Likelihood

(cit. in Simões, 2005 a).

Assim, de acordo com um dos objectivos do estudo formulados no capítulo 6 -

verificar a aplicabilidade do modelo do comportamento planeado à prática de actividade

física dos adolescentes -, testámos em primeiro lugar, o modelo do comportamento

planeado, mantendo a avaliação das atitudes através dos seus factores determinantes,

crenças comportamentais (CRENÇAS) e avaliação das consequências do comportamento

(AVCC). Pretendíamos testar, assim, se a variável INTENÇÃO e PCC eram preditoras do

NívelAF; e se as variáveis AVCC, CRENÇA, NORMA e PCC eram preditoras da variável

INTENÇÃO (Modelo 1). Ou seja, queríamos submeter a teoria do comportamento

planeado à análise das equações estruturais e verificar se o modelo tinha um bom

ajustamento para a amostra em estudo. Na figura apresentada em seguida optámos por

colocar os valores do Beta significativos obtidos para o Modelo 1 (ver Figura 7.5).


171

.091*

.395*

Figura 7.5 Adequação da teoria do comportamento planeado (p< .05)

Podemos ver na Figura 7.5 que a CRENÇA, a AVCC, a NORMA e a PCC

influenciam de forma significativa a INTENÇÃO, e pela análise dos valores do Qui-

quadrado (R2) verificamos que explicam 24% da variância da INTENÇÃO. Por sua vez a

INTENÇÃO e a PCC influenciam de forma significativa o NívelAF, e o valor do Qui-

quadrado (R2) mostra-nos que ambas explicam 21% da variância do NívelAF. Podemos

ainda dizer que, a PCC é o melhor preditor das intenções, e que a INTENÇÃO é o melhor

preditor do nível de actividade física. Relativamente às correlações entre as variáveis

CRENÇA, AVCC, NORMA e PCC, estas mostram-se todas significativas e positivas.

Os índices de ajustamento resultantes desta análise podem ser observados na

Tabela 7.1.

Tabela 7.1 Índices de ajustamento para o modelo da TCP

χ2 gl p RMSEA (90% I.C.)

SRMR1 CFI NNFI

Modelo 1

(TCP)

3.58 3 .31 .025

(.000; .101)

.21 .997 .984

Nota: Índices obtidos através do método Robust (Yuan-Bentler Correction). RMSEA= Root Mean Square Error Approximation; CFI= Comparative Fit Index; NNFI= Bentler-Bonnet Nonnormed Fit Index; SRMR= Standardized Root Mean Square Residual 1Índice obtido através do método Maximum Likelihood Solution.

Da análise da Tabela 7.1 verificamos que todos os índices de ajustamento parecem

confirmar a adequação do modelo 1. Tanto o CFI como o NNFI têm valores superiores a

Atitude

Avaliação das consequências

Norma Subjectiva

Percepção Controle

Comportament

Intenção R2= .24

Nível de Actividade Física

R2= .21

Crenças comportament.

.206*

.136*

.231*.125*

.139*.188*

.283*

.312*

.417*

.217*


172

.95 e, relativamente, aos índices SRMR e RMSEA ambos apresentam valores inferiores a

.05. O qui-quadrado não sendo significativo (p=.31 >.05) confirma igualmente a adequação

deste modelo.

Em seguida, elaborámos uma nova análise para ver o impacto das variáveis

independentes, género e idade, na intenção (INTENÇÃO) e no nível de actividade física

(NívelAF), para além das relações entre as variáveis já testadas no modelo anterior. Assim,

pretendíamos verificar: se para além das variáveis INTENÇÃO e PCC, o género e idade

também seriam preditores do NívelAF; e se para além das variáveis AVCC, CRENÇA,

NORMA e PCC, o género e idade também seriam preditores da INTENÇÃO (Modelo 2)

(ver Figura 7.6).

Figura 7.6 A adequação da teoria do comportamento planeado com o género e idade (p<.05)

O modelo 2 representado na Figura 7.6 mostra-nos que a intenção e a percepção de

controlo do comportamento são significativos, explicando cerca de 22% da variância do

nível de actividade física (R2=.22). Neste caso, nem a idade nem o género são

significativos. Relativamente à intenção, os preditores do modelo 1 mantêm-se (a crença, a

atitude, a norma e a percepção de controlo do comportamento) e a idade passa a predizer

também as intenções. Os valores do Qui-quadrado (R2) demonstram que todas estas

Av. Conseq.

Norma Subject.

Percepção Controle

Intenção R2=.25

Nível de Actividade

Física

Crença

Idade

Género

-.099

..051-.023.119*

.209*

.135*

.139*

.142*

.384*

.129*

Atitude


173

variáveis explicam 25% da variância da intenção. O género não é significativo para

explicar as intenções.

Neste modelo 2, a CRENÇA parece ser, agora, o melhor preditor das intenções, e a

INTENÇÃO continua a ser o melhor preditor do nível de actividade física. As correlações

entre as variáveis são apresentadas na Tabela 7.3.

Em seguida, apresentamos os índices de ajustamento resultantes da análise do

modelo 2 (ver Tabela 7.2).

Tabela 7.2 Índices de ajustamento para o modelo 2

χ2 (g.l.) p RMSEA (90% IC)

SRMR CFI NNFI

Modelo 2 4.12 (3) .20 .034 (.000;.107)

.017

.995 .954

Relativamente ao modelo 2, todos os índices de ajustamento parecem confirmar a

adequação do modelo. Tanto o CFI como o NNFI têm valores superiores a .95.

Relativamente aos índices SRMR e RMSEA ambos apresentam valores inferiores a .05. O

Qui-quadrado não sendo significativo (p=.20 >.05) confirma igualmente a adequação do

modelo 2.

As correlações entre as variáveis do modelo 2 são apresentadas numa tabela à parte

(Tabela 7.3) que mostramos em seguida.

Tabela 7.3: Correlações entre as variáveis do Modelo 2

Variáveis idade CRENÇA AVCC NORMA PCC

idade --

CRENÇA -.075* --

AVCC .002 .091* --

NORMA -.041 .312* .188* --

PCC -.115* .417* .217* .283* --

*p<.05

Pela análise da Tabela podemos constatar que, as correlações entre as variáveis do

modelo 2 são as seguintes:

- a IDADE tem uma relação significativa negativa com a CRENÇA e a PCC, ou

seja, quanto mais velhos os jovens menor é a CRENÇA e PCC (a relação da


174

IDADE com a AVCC e a NORMA não é significativa, ou seja, não há

diferenças na AVCC e NORMA entre os jovens mais velhos e mais novos);

- a CRENÇA tem uma relação significativa positiva com a AVCC, a NORMA e

a PCC, ou seja, quanto maior é a CRENÇA maior é a AVCC, a NORMA e a

PCC;

- a AVCC tem uma relação significativa positiva com a NORMA e PCC, ou

seja, quanto maior é a AVCC, maior á a NORMA e a PCC;

- e finalmente a PCC tem uma relação significativa positiva com a NORMA, ou

seja, quanto maior a PCC maior a NORMA.

Em síntese, estes resultados, sugerem claramente a adequação do modelo do

comportamento planeado ao comportamento em estudo. É notório que as intenções são o

factor que melhor explica o nível de actividade física dos adolescentes. Por outro lado, a

percepção de controlo do comportamento apresenta-se com alguma capacidade para

influenciar o comportamento. No entanto, este factor, sendo um dos melhores preditores

das intenções (verificado na Figura 7.5 e, também, nas anteriores análises de regressões),

na análise conjunta com o género e idade (Figura 7.6) essa influência diminuiu, passando

as crenças comportamentais a ter o maior peso nas intenções.

Relativamente às correlações todas as variáveis do modelo do comportamento

planeado preditoras da intenção apresentam correlações significativas positivas entre si. As

correlações entre estas variáveis e a idade, indicam-nos que esta variável apresenta apenas

correlação significativa com a crença e a percepção de controlo do comportamento, sendo

esta relação negativa. Ou seja, quando mais velhos os jovens, mais fracas são as crenças no

comportamento e a percepção de desempenho do mesmo.

CAP 7 Apresentação dos Resultados 7... · O presente capítulo tem por objectivo a apresentação...

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