Avaliação do Nível de Satisfação dos Usuários de um Restaurante Universitário por meio do Modelo Logístico de Dois Parâmetros
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- Ivan Casqueira de Carvalho
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1 Avaliação do Nível de Satisfação dos Usuários de um Restaurante Universitário por meio do Modelo Logístico de Dois Parâmetros Evaluation of User Satisfaction Level of a University Restaurant through the Two Parameters Logistic Model Fernando de Jesus Moreira Junior Doutor em Engenharia de Produção, UFSC Professor do Departamento de Estatística, UFSM fmjunior777@yahoo.com.br Angelica Peripolli angelicaperipolli@gmail.com Lais Helen Loose laisloose@gmail.com Rafael Piaia Acadêmico do Curso de Estatística, UFSM rpiaia@gmail.com Vinicius Teodoro Scher Acadêmico do Curso de Estatística, UFSM profvinimat@hotmail.com Caroline Pafiadache carolpafiadache@yahoo.com.br Bruna Gregory Palm brunagpalm@gmail.com Resumo Essa pesquisa tem por objetivo avaliar a satisfação dos usuários do Restaurante Universitário (RU) da Universidade Federal de Santa Maria RS (UFSM) por meio da Teoria da Resposta ao Item. A amostra válida para o estudo foi composta por usuários do RU da UFSM, entre estudantes de Graduação, Pós Graduação, Servidores e Docentes. Todos os itens, ajustados por meio do Modelo Logístico de Dois Parâmetros (ML2) da TRI, apresentaram desempenho adequado. Os dados foram analisados no Software R, onde foi utilizado o pacote irtoys. Também foi possível identificar perfis de usuários que estão em diferentes níveis de satisfação em relação ao RU da UFSM. Palavras chave: Nível de satisfação. Restaurante Universitário. Modelo logístico de dois parâmetros. Avaliação de itens. Pesquisa de mercado. Abstract
2 Fernando de Jesus Moreira Junior, Angelica Peripolli, Lais Helen Loose, Rafael Piaia, Vinicius Teodoro Scher, Caroline Pafiadache e Bruna Gregory Palm This research aims to evaluate user satisfaction of the University Restaurant (UR) of the Federal University of Santa Maria RS (UFSM) through Item Response Theory. Valid sample for the study consisted of 1,855 users from the UR of UFSM between Undergraduate students, Graduate students, Servers and Lecturers. Adjusted by the Two Parameters Logistic Model of (2PL) IRT, all items showed adequate performance. The data were analyzed in R software, where irtoys package was used. It was also possible to identify profiles users who are at different satisfaction levels with the UR of UFSM. Keywords: Satisfaction level. University restaurant. Two parameters logistic model. Assessment of items. Market research. Introdução O serviço de alimentação num Campus Universitário difere dos outros tipos de restaurantes, pois nos restaurantes tradicionais para os clientes o "comer" é a finalidade primordial, enquanto que num campus universitário, os estudantes estão lá por causa das aulas e comer é uma necessidade básica para manter os estudos." Os alunos das universidades têm por necessidade básica a alimentação e, por conseguinte a satisfação, que abrange fatores que vão de ambiente até preço (Gasparin et al., 2012). Os Restaurantes Universitários convivem diariamente com o desafio de manter, a um baixo custo um atendimento de qualidade. Este deve empenhar se para prover uma alimentação saudável, atendendo às necessidades nutricionais dos usuários. Oferecendo um cardápio qualitativa e quantitativamente variado e equilibrado a fim de manter a saúde de sua clientela. Sendo ainda imprescindível qualidades sensoriais e higiênico sanitária, bem como o bom atendimento (Maia, 2008; Oliveira e Alves, 2008; Brandão e Giovanoni, 2011). Considerando que o RU presta serviços de ordem socio acadêmica, é vital que seu desempenho contribua para a boa performance no aprendizado e para a satisfação dos usuários (Maia, 2008). Esse trabalho tem por objetivo avaliar a satisfação dos usuários do Restaurante Universitário (RU) da Universidade Federal de Santa Maria RS (UFSM) por meio da Teoria da Resposta ao Item e identificar se há relação entre a satisfação dos usuários e as variáveis de perfis dos mesmos. 74
3 Avaliação do Nível de Satisfação dos Usuários de um Restaurante Universitário por meio do Modelo Logístico de Dois Parâmetros 1. Metodologia A amostra do estudo foi composta por usuários do RU da UFSM, entre estudantes de Graduação, Pós Graduação, Servidores e Docentes. O questionário foi composto por 11 questões de perfil e 41 itens que foram avaliados em relação à satisfação e à importância. Essa pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética em Pesquisa (CEP) da UFSM e registrada como Projeto de Pesquisa. Nesse estudo, foi analisado apenas o nível de satisfação dos usuários do RU, onde os itens eram avaliados em uma escala likert de cinco pontos. Os dados foram analisados por meio do Modelo Logístico de Dois Parâmetros (ML2) da TRI (Birnbaum, 1968) disponível no pacote irtoys do Software R (R Development Core Team, 2012). Para tanto, os dados foram dicotomizados em: (1) satisfeitos (categorias satisfeito e muito satisfeito) e (0) não satisfeitos (categorias indiferente, insatisfeito e muito insatisfeito). Após a remoção das respostas inválidas para a análise (por exemplo, as não respostas), a amostra ficou constituída de respondentes. 2. Resultados e comentários Os parâmetros dos itens foram estimados por meio do ML2 em uma escala com média 0 (zero) e desvio padrão 1 (um). Todos os itens mostraram um comportamento adequado, como pode se observar nas Curvas Características dos Itens (CCI s) da Figura 1a. A Figura 1b apresenta a Função de Informação de cada Item (FII s), enquanto que a Figura 2a apresenta a Função de Informação do Teste (FIT). Observa se que o teste concentra bastante informação em torno de 0,3, aproximadamente, não dispersando muito essa informação, já que os valores mínimos e máximos dos parâmetros de posição dos itens foram 2,22 (preço cobrado) e 1,47 (guisado de soja), respectivamente e uma média de 0,26. Quando aos parâmetros de discriminação dos itens, ficaram estimados entre 0,56 e 2,26, com um valor médio de 1,23. O traço latente foi estimado por meio do método bayesiano da Moda a Posteriori. O gráfico da Figura 2b mostra a dispersão entre a estimativa do traço latente e o seu respectivo erro padrão. 75
4 Fernando de Jesus Moreira Junior, Angelica Peripolli, Lais Helen Loose, Rafael Piaia, Vinicius Teodoro Scher, Caroline Pafiadache e Bruna Gregory Palm Item response function Item information function Probability of a correct response Item information Ability (a) CCI s Ability (b) FII s Figura 1 CCI s e FII s do Questionário de Satisfação Test information function MAP Information sem Ability (a) FIT est (b) MAP X EP Figura 2 FIT e diagrama de dispersão MAP X EP O traço latente estimado foi analisado em função das variáveis de perfil do questionário. Foram encontrados alguns resultados interessantes. Observa se no gráfico da Figura 3a que, entre aqueles que freqüentam o RU, os docentes (4) e os servidores (3) estão, em geral, mais satisfeitos do que os estudantes de graduação (1) e de pós graduação. Esse resultado corrobora com a faixa etária (apresentada em ordem crescente no eixo X da Figura 3b), onde os mais jovens parecem estar menos satisfeitos, em geral. Observa se, no gráfico da Figura 4a que, o nível de satisfação 76
5 Avaliação do Nível de Satisfação dos Usuários de um Restaurante Universitário por meio do Modelo Logístico de Dois Parâmetros médio é maior no RU situado no Centro (1) e no RU II do Campus (3) do que no RU I do Campus (2). O resultado apresentado no gráfico da Figura 4b mostra que os usuários que almoçam no RU por acreditarem que a qualidade da alimentação é boa (2) e que a alimentação é saudável (4) estão obviamente mais satisfeitos do que aqueles que almoçam devido ao (1) baixo preço, à localização (3) e à outros motivos (5) (a) Tipo de Usuário (b) Faixa Etária Figura 3 Gráfico Box Plot entre o traço latente estimado e (a) o tipo de usuário e (b) faixa etária do usuário (a) Restaurante Universitário (b) Principal Motivo Figura 4 Gráfico Box Plot entre o traço latente estimado e (a) o Restaurante Universitário e (b) Principal Motivo pelo qual almoça 77
6 Fernando de Jesus Moreira Junior, Angelica Peripolli, Lais Helen Loose, Rafael Piaia, Vinicius Teodoro Scher, Caroline Pafiadache e Bruna Gregory Palm Conclusões Os resultados mostraram que todos os itens se ajustaram adequadamente ao Modelo Logístico de Dois Parâmetros, mostrando que esse modelo avalia bem o questionário, em relação aos itens de satisfação do usuário do RU. Também verificouse que o questionário possui boa informação em torno da média, próximo ao valor zero da escala. Verificou se ainda que os usuários mais jovens, os alunos de graduação, os usuários do RU I do Campus e os que almoçam devido ao baixo preço e à localização do RU estão menos satisfeitos que os demais. Agradecimentos À administração do Restaurante Universitário (RU) da UFSM. Referências Andrade, D. F.; Tavares, H. R.; Valle, R. C (2000). Teoria da resposta ao item: conceitos e aplicações. São Paulo: ABE Associação Brasileira de Estatística. Birnbaum, A. (1968) Some Latent Trait Models and Their Use in Infering an Examinee s Ability. In: LORD, F. M.; NOVICK, M. R. Statistical Theories of Mental Test Scores. Reading, MA: Addison Wesley. Brandão A. R., Giovanoni A. (2011). Comparação dos cardápios oferecidos em uma unidade de alimentação e nutrição do município de Teutônia com o programa de alimentação do trabalhador. Revista Destaques Acadêmicos, Ano 3(3). Gasparin E, Wachholz L, Mendonça SNTG, Lorenzi BC, Bortolotti SLV, Silva JF, Lima DP, Brandão WAPN (2012). Perfil nutricional e percepção de conforto dos comensais do restaurante universitário da UTFPR Campus Medianeira. In XVII Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR. Maia T. M. L. (2008). Planejamento e gestão estratégica para o restaurante universitário da UFC em um cenário de expansão do número de alunos. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal do Ceará. Oliveira C. S., Alves F. S. (2008). Educação nutricional em unidade de alimentação e nutrição, direcionada para consumo de pratos protéicos: um estudo de caso. Alimentação Nutricional, 19(4), R Development Core Team (2012). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN Recebido em: 03/11/2013 Avaliado em: 25/11/
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