Capítulo Tratamento dos dados APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS

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1 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;

2 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 Masculino Escolaridade 7º Ano º Ano Desporto escolar Idade

3 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 Género Feminino Masculino Idade Desporto escolar 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 devese 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 151

4 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 avcc bom/mau 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 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 pcc espaços alternativos.63 7 pcc sem material.80 Eigenvalue % Variância

5 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 intenção planos.80 intenção provável.79 intenção quero.79 crença capacida física crença saúde.75 crença aparência física.64 Eigenvalue % Variância

6 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 154

7 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 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 pm4 af qdo cansado faz sentir melhor.40 Eigenvalue % Variância 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. 155

8 Figura 7.1 Actividades realizadas durante os últimos 7 dias da semana 14,5 Atletismo Treino de força 16,6 Corrida 17,7 Flexibilid/aling. 18 Ténis/T.mesa 19,2 Basquetebol 19,5 Dançar divert. 23,3 Natação 25Andar de bicicleta 26,2 Trab. dom. 35,2 Transp. pé 43,5 Futbol/futsal 48,5 Andar a pé atletismo Treino de força Correr/"joging" Flexibilidade/along. Ténis/ténis de mesa Basquetebol Dançar por divertimento Natação Andar de bicicleta Trabalho doméstico Andar a pé para transporte Futbol/futsal Andar 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%) (χ 2 (1)= 6.00; p=.014); fazem mais trabalho doméstico (35.6%) do que os rapazes (17.9%) (χ 2 (1)= 13.86; p=.000), praticam mais natação (28.1%) do que os rapazes (19%) (χ 2 (1)= 3.97; p=.046) e dançam por divertimento mais vezes (36.9%) do que os rapazes (4.3%) (χ 2 (1)= 57.73; p=.000). Os rapazes praticam mais futebol (60.9%) do que as raparigas (24.4%) (χ 2 (1)= 46.28; p=.000), praticam mais ténis (23.9%) do que as raparigas (11.3%) (χ 2 (1)= 9.29; p=.002) e realizam mais treino de força (21.2%) do que as raparigas (8.8%) (χ 2 (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%) (χ 2 (1)= 156

9 5.78; p=.016), fazem mais corrida ou jogging (22.5%) do que os do 10ºano (10.5%) (χ 2 (1)=8.98; p=.003) e andam mais de bicicleta (11.6%) do que os do 10ºano (3.5%) (χ 2 (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%) (χ 2 (1)=6.68; p=.010) (ver quadros no anexo 4) 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 0,3 1,9 13,2 13,2 13,5 15,7 32, ,9 Outros Comportamentos Dormir a sesta Ler livros, revistas, jornais Jogar jogos de vídeo (Gameboy, playstation) Navegar na internet, Chat's, 's Jogar jogos de computador Ouvir música (sem actividade) Fazer o TPC ou estudar Ver 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 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 157

10 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 ,3 70,7 Pouco Activos Activos 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) Activos (n=251) *(χ 2 (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. 158

11 Quadro 7.7 Distribuição dos grupos Pouco Activos e Activos pelos anos de escolaridade Escolaridade* 7º ano 10ºano GruposNivelAF % % Pouco Activos (n=104) Activos (n=251) *(χ 2 (1)= 3.560; p=.059) A distribuição dos sujeitos dos dois grupos Pouco Activos e Activos pelos anos de escolaridade [χ 2 (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 Pouco Activos Activos 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 a Activos a *(χ 2 (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 159

12 Activos [χ 2 (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 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). 160

13 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 ExFísico AcFísica 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 ExFísico AcFísica 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. 161

14 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 ExFísico AcFísica 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). 162

15 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) Idade AVCC CRENÇA NORMASUB PCC INTENÇÃO Os resultados obtidos (Quadro 7.13) indicam que os sujeitos Pouco Activos praticam em média minutos de actividade física por semana, o que se diferencia significativamente dos 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 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. 163

16 Quadro 7.14 Regressão Logística das variáveis demográficas e variáveis da teoria do comportamento planeado como preditoras dos grupos Pouco Activos/Activos OR 95% I.C (1<OR<1) (1<IC<1) p Género.692 [.402, 1.191].184 Idade [.927, 1.302].279 AVCC [.984, 1.049].338 CRENÇA.954 [.795, 1.144].610 NORMA [.950, 1.089].626 PCC [1.028, 1.197].008 INTENÇÃO [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 R 2 R 2 Ajustado Beta t p INTENÇÃO P <

17 Quadro 7.16 Regressão linear das variáveis da teoria do comportamento planeado como preditoras do NívelAF R 2 R 2 Ajustado Beta t p AVCC CRENÇA NORMA PCC INTENÇÃO 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 [R 2 =.220; R 2 Aj=.209; Erro=1.649; F(5,309)=17.431; p<.001], sabendo que a intenção se mostra o melhor preditor 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 R 2 R 2 Beta t p Ajustado AVCC CRENÇA NORMA PCC 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 [R 2 =.236; R 2 Aj =.226; Erro =2.634; F (4, 317)= ; 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 165

18 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 Atitude Avaliação Consequencias Crença Comportamento Norma subjectiva.139*.199*.137* Intenção comportamentais.381* Nível de Actividade física Percepção de controlo do comportamento.239*.118* 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 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. 166

19 Quadro 7.18 Regressão linear múltipla do género, idade e processos de mudança como preditores do NívelAF R 2 R 2 Beta Passos Ajustado t p Género Idade Género Idade PMCog PMComp 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 [R 2 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 [R 2 Aj =.182; Erro =1.694; F (4, 307)= ; 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 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 & Bobick 1 (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. 167

20 Quadro 7.19 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da avaliação das consequências (AVCC) R 2 R 2 Beta Ajustado t p PMCog PMComp 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 [R 2 =.062; R 2 Aj =.056; Erro =8.146; F (2, 308)= ; p <.000]. Quadro 7.20 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da CRENÇA R 2 R 2 Beta Ajustado t p PMCog PMComp 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 [R 2 =.069; R 2 Aj =.063; Erro =1.467; F (2, 306)= ; p <.000]. Quadro 7.21 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da NORMA R 2 R 2 Beta Ajustado t p PMCog PMComp 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 [R 2 =.185; R 2 Aj =.180; Erro =3.970; F (2, 299)= ; p <.000]. 168

21 Quadro 7.22 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da PCC R 2 R 2 Beta Ajustado t p PMCog PMComp 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 [R 2 =.253; R 2 Aj =.248; Erro =3.277; F (2, 306)= ; p <.000] 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 (χ 2 ). 169

22 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). 170

23 .091* Figura 7.5 Adequação da teoria do comportamento planeado (p<.05) Atitude Crenças comportament..312* Avaliação das consequências.206*.417*.188*.217* Norma Subjectiva.139*.136* Intenção R 2 = * Nível de Actividade Física R 2 = * Percepção Controle Comportament.231*.125* 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 Quiquadrado (R 2 ) 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 Quiquadrado (R 2 ) 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. Modelo 1 (TCP) Tabela 7.1 Índices de ajustamento para o modelo da TCP χ 2 gl p RMSEA (90% I.C.) (.000;.101) SRMR 1 CFI NNFI 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 1 Índice 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 171

24 .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) Género Idade Atitude Crença Av. Conseq. Norma Subject..119*.209*.135*.139*.142* Intenção R 2 = *.384* Nível de Actividade Física Percepção Controle 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 (R 2 =.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 (R 2 ) demonstram que todas estas 172

25 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 χ 2 (g.l.) p RMSEA (90% IC) Modelo (3) (.000;.107) SRMR CFI NNFI 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 * -- NORMA *.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 173

26 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. 174