1 Balanço do Conhecimento em Marketing: uma Meta ... - Anpad

Balanço do Conhecimento em Marketing: uma Meta-Análise dos Resultados Empíricos
dos Antecedentes e Conseqüentes da Satisfação e Lealdade
Autoria: Celso Augusto de Matos, Jorge Luiz Henrique
Resumo
Para os pesquisadores que buscam entender os comportamentos de compra e pós-compra de
clientes, a satisfação e a lealdade do consumidor são temas que despertam grande interesse. A
relação desses constructos com seus antecedentes e conseqüentes tem gerado um número
razoável de estudos, tanto no exterior quanto no Brasil. O objetivo desse artigo foi estudar as
relações desses constructos por meio de uma meta-análise. Foram investigados, ainda, os
efeitos moderadores envolvidos nessas relações, os coeficientes de explicação dos constructos
e os índices de ajuste dos modelos investigados. Para tanto, foram analisados 46 estudos,
obtidos nas principais publicações acadêmicas brasileiras (RAC, RAE, RAUSP e READ), nos
principais Congressos da área de Marketing (ENANPAD e EMA) e no Portal de Teses e
Dissertações da CAPES. Os resultados revelaram que o constructo qualidade foi o que
apresentou a correlação mais estável e confiável, como antecedente da satisfação, enquanto os
constructos lealdade e confiança se destacaram como conseqüentes. Quanto aos antecedentes
da lealdade, os constructos valor e comprometimento se mostraram mais significativos. Na
análise dos moderadores, o tipo de participante (consumidor x estudante) e a categoria
pesquisada (produto x serviço) apresentaram efeitos importantes nas relações.
Introdução
A satisfação do consumidor é um tema que desperta interesse em diversos setores e
áreas do conhecimento, especialmente em Marketing na área do Comportamento do
Consumidor. Várias estruturas teóricas já foram propostas para examinar os antecedentes e
conseqüentes da satisfação de forma a desenvolver medidas para esses constructos. Uma
prova da importância da satisfação foi a adoção, por parte de determinados países, de um
modelo de avaliação geral dos serviços prestados, gerando, desta forma, um índice nacional
de desempenho de suas economias, como o American Customer Satisfaction Index
(FORNELL et al., 1996). A satisfação do cliente tem efeito positivo no ato de recompra do
consumidor (MITTAL e KAMAKURA, 2001; LAM et al., 2004). Esse comportamento de
recompra ou intenção de manter e ampliar um relacionamento é chamado de lealdade (SINGH
e SIRDESHMUKH, 2000). Pesquisas sobre a satisfação e a lealdade do consumidor têm
apresentado moderadores relevantes para o entendimento do comportamento de compra e póscompra
do consumidor. No Brasil, alguns trabalhos empíricos investigaram a satisfação e a
lealdade isoladamente e outros buscaram relacionamentos com demais constructos. Essas
investigações propiciaram resultados estatísticos significativos, pois possibilitaram determinar
os direcionamentos e as correlações existentes entre constructos estudados.
No entanto, após um período longo de trabalhos publicados, não se tem ainda uma
sistematização dos resultados empíricos que produza um balanço do conhecimento que foi
alcançado no Brasil até então sobre o assunto. Com essa finalidade, esse artigo apresenta uma
meta-análise dos estudos empíricos, a fim de identificar quais constructos estão mais
relacionados com satisfação e lealdade e também avaliar se os fatores relacionados ao método
e à medição influenciam (moderam) os resultados.
A meta-análise é uma forma de pesquisa bastante robusta, na medida em que permite
ao pesquisador fazer uma “análise das análises” e sintetizar os resultados existentes (WOLF,
1986). Nesse sentido, ela é essencial no processo de busca de generalizações na Teoria de
Marketing (FARLEY, LEHMANN e SAWYER, 1995).
1

Inicialmente é apresentada uma breve revisão teórica dos constructos abordados na
meta-análise. Por restrições de espaço, os estudos brasileiros não são incluídos no referencial
teórico, mas estão listados no Quadro 1. A seguir, são explicados os procedimentos para
escolha dos estudos, bem como os procedimentos de análise. Os resultados principais são,
então, apresentados, considerando as análises dos effect sizes, ou efeitos entre as variáveis.
São apresentados ainda resultados que incluem o grau médio de explicação dos constructos
investigados, principalmente da satisfação e da lealdade, e os índices médios de ajuste dos
modelos estudados. Por fim é feita uma discussão dos principais resultados.
Satisfação do Consumidor
As pesquisas sobre satisfação começaram a receber destaque já na década de 1970
(CHURCHILL e SURPRENANT, 1982). A satisfação do consumidor é considerada um
julgamento avaliativo de pós-escolha de uma ocasião específica de compra (OLIVER, 1980).
O consumidor percebe que após o consumo há um complemento de uma necessidade, de um
desejo ou de um objetivo, e isso pode lhe causar prazer. Desta forma, a satisfação é
considerada com “um sentimento do consumidor de que o consumo proporciona resultados
contra um padrão de prazer versus desprazer” (OLIVER, 1999, p.34). Para tanto, os
consumidores requerem experiências com o produto para determinar esse grau de satisfação,
pois ela está baseada na experiência atual com o produto ou serviço e também com todas as
experiências passadas (ANDERSON, FORNELL e LEHMANN, 1994).
Lealdade
A lealdade é tratada como o comprometimento que um consumidor tem em continuar
consumindo ou comprando do mesmo fornecedor (OLIVER, 1999). A lealdade é a proporção,
a seqüência e a probabilidade de compras realizadas de um mesmo fornecedor (DICK e
BASU, 1994). Os autores relacionaram atributos de lealdade do consumidor com aspectos
cognitivos (acessibilidade, confiança, centralidade e clareza), afetivos (emoção, estado de
humor, afetos primários e satisfação) e conativos (custos de troca, custos não previstos e
expectativas) abordados na área de psicologia. A lealdade do consumidor pode ser formada
por quatro fases: a) cognitiva, quando o consumidor prefere uma marca em relação às demais
do mercado, ou seja, a lealdade é baseada apenas em crenças com relação à marca; b) afetiva,
quando uma atitude positiva em relação à marca origina-se a partir da satisfação cumulativa
com repetidas situações de compra e uso, refletindo a dimensão prazerosa da definição de
satisfação; c) conativa, quando a lealdade é caracterizada pela intenção de comprar; e d)
lealdade-ação, quando as intenções anteriormente adquiridas são transformadas em ação,
acompanhadas de um desejo adicional de superar obstáculos que possam impedir o ato de
compra (OLIVER, 1999).
Antecedentes e conseqüentes da Satisfação e da Lealdade
Os constructos satisfação e lealdade do consumidor são investigados na disciplina de
marketing em relação a outros constructos numa forma direta de antecedentes ou
conseqüentes ou com moderadores. A seguir são apresentados os principais constructos
abordados nessa literatura.
Expectativa
A expectativa é um elemento de referência pelo qual os consumidores avaliam suas
experiências passadas, recomendações de terceiros e propaganda dos fornecedores, antes da
compra. As expectativas do mercado representam a prévia experiência de consumo com a
oferta da empresa, incluindo informação não-experencial, disponível através de propaganda,
boca-a-boca e previsão da capacidade do fornecedor em entregar qualidade futura. Assim, o
2

papel preditivo da expectativa sugere um efeito positivo sobre a satisfação geral (FORNELL
et al., 1996). As expectativas são apenas um dos elementos de referência pelos quais os
consumidores avaliam suas experiências (OLIVER, 1996). Elas têm associações diretas e
positivas com a avaliação cumulativa, na satisfação do cliente e na performance da empresa.
A literatura sobre satisfação sugere que os consumidores podem usar diferentes tipos de
expectativas na formação de opiniões a respeito da “performance antecipada” sobre produtos
(CHURCHILL e SURPRENANT, 1982, p.492).
Performance
Pelo fato de refletir a expectativa, a performance pode aumentar a satisfação
(CHURCHILL e SURPRENANT, 1982). Os autores entendem que a importância primeira da
performance, na literatura de satisfação, tem sido como estimação da desconfirmação. A
performance, e não o produto, é mais importante na situação de consumo, pois muitas
transações de consumidores envolvem performance e não posses (DEIGHTON, 1992). Tse e
Wilton (1988) afirmam que a performance percebida é suportada teoricamente como
determinante direta da satisfação e insatisfação do consumidor, e que o efeito do pós-compra
pode ser expresso como a diferença de uma função algébrica entre performance do produto e
a comparação inicial, chamada de abordagem de desconfirmação.
Desconfirmação
A teoria da desconfirmação é utilizada como apoio na explicação do processo de
formação da satisfação nos consumidores, pois envolve expectativas e performance. A
comparação entre a performance e a expectativa origina a desconfirmação, que pode ser
positiva – performance superior à expectativa, neutra – igualdade entre performance e
expectativa, ou negativa – performance inferior à expectativa (OLIVER, 1980). Para Oliver
(1981, p.41), “a satisfação é uma resposta emocional complexa que se segue à
desconfirmação de experiências”.
Qualidade
O primeiro determinante da satisfação geral é a qualidade percebida ou performance
(FORNELL et al., 1996). A qualidade, para os autores, é a avaliação feita pelo mercado
servido de recente experiência de consumo e espera-se que tenha um efeito direto e positivo
na satisfação geral do consumidor. A qualidade percebida é definida como “o julgamento do
consumidor sobre a excelência ou superioridade geral do produto” (ZEITHAML, 1988, p.3).
Para a autora, existem dois tipos de qualidade, a qualidade do produto, que consiste na
superioridade técnica ou excelência do produto físico e a qualidade dos serviços, que é a
associação interativa entre os consumidores e os elementos extrínsecos ao serviço. A
qualidade do serviço e a intenção comportamental estão diretamente relacionadas e será a
qualidade que determinará se um consumidor persistirá ou não com o serviço (ZEITHAML,
BERRY e PARASURAMAN, 1996).
Valor
O valor percebido é a avaliação geral feita pelo consumidor da utilidade de um
produto baseado em percepções do que é recebido e do que é dado, ou seja, um “... tradeoff
entre o que é recebido pelo consumidor em troca do que é dado à empresa” (ZEITHAML,
1988, p.14). De forma similar, Fornell et al. (1996) tratam o constructo valor percebido como
o nível de qualidade percebida de um produto em relação ao preço pago por ele. Zeithaml
(1988) afirma que valor pode assumir quatro significados, preço baixo, obtenção do que se
quer junto ao produto, qualidade recebida comparada com o preço pago e recebimento em
relação ao que se paga. Outros autores consideram valor no sentido de “valores
3

compartilhados” (Morgan e Hunt, 1994) e defendem que uma convergência de valores entre o
fornecedor e o cliente contribui para um relacionamento mais duradouro. Espera-se, assim,
que o valor tenha uma relação positiva com a satisfação e com a lealdade.
Confiança
Confiança é vista como elemento essencial para relacionamentos de sucesso
(MOORMAN, ZALTMAN e DESHPANDE, 1992; MORGAN e HUNT, 1994; GABARINO
e JOHNSON, 1999). Garbarino e Johnson (1999) consideraram que a satisfação referente a
atributos relativos a produtos e/ou serviços interferem tanto na confiança quanto no
comprometimento. Para os autores, a confiança é uma variável fundamental em modelos
relacionais, pois ela influencia a intenção de compra e lealdade. Logo, a confiança pode ser
tratada como conseqüente da satisfação e antecedente da lealdade. Moorman, Zaltman e
Deshpande (1992) afirmam que confiança é estar disposto a acreditar em uma troca convicta
com um parceiro. Eles defendem que a confiança é o resultado da integridade e da
intencionalidade dos envolvidos no processo de trocas. Confiança existe “quando uma parte
acredita na integridade e dignidade do parceiro”, desta forma ela pode ser tratada como
precursora do comprometimento entre esses parceiros (MORGAN e HUNT, 1994, p.23).
Comprometimento
Morgan e Hunt (1994), com base nas teorias desenvolvidas nas trocas sociais e em
relacionamentos íntimos, definem o constructo comprometimento como central no marketing
de relacionamento e afirmam que o comprometimento é a crença em parceiros de troca e que
deve ser garantido o máximo esforço em mantê-lo. Desta forma, o constructo
comprometimento exerce um papel fundamental no desenvolvimento de relacionamentos
focados numa perspectiva de longo prazo. Através de trocas mútuas e cumprimentos de
promessas estabelecem-se relações entre consumidores e outros parceiros (GRÖNROOS,
1994). Comprometimento como “um desejo duradouro em manter um relacionamento
valioso” (MOORMAM, ZALTMAN e DESHPANDE, 1992, p.316). Garbarino e Johnson
(1999) entendem que o comprometimento exerce uma influência significativa na intenção de
compra dos consumidores, ou seja, um antecedente da lealdade.
Custos de Mudança
Os custos de mudanças são os custos diretos que os consumidores associam aos
processos de mudanças de um provedor para outro (BURNHAM, FRELS e MAHAJAN,
2003). Os custos de mudança podem contribuir, juntamente com os programas de satisfação,
para aumentar a taxa de retenção dos clientes (LEE, LEE e FEICK, 2001). Os diferentes tipos
de custos de mudança relacionados nessa literatura incluem: custos de riscos econômicos,
custos de avaliação, custos de aprendizagem, custos de inicialização, custos de benefícios
perdidos, custos monetários perdidos, custos de perda de relacionamento pessoal e custos de
perda de relacionamento com a marca. O custo de mudança atua como antecedente da
lealdade: espera-se que em situações de maior custo de mudança, haja maior propensão do
cliente em permanecer com o fornecedor. Em uma outra abordagem, o custo de mudança é
avaliado como possível moderador na relação satisfação-lealdade (LAM, et al., 2004).
Boca-a-boca
Refere-se às comunicações interpessoais, pelas quais os consumidores comentam com
seus amigos e parentes sobre as suas experiências de consumo (DICK e BASU, 1994), sendo
formalmente definida como “comunicações informais direcionadas a outros consumidores
sobre a aquisição, o uso ou características de bens ou serviços específicos ou seus
fornecedores” (WESTBROOK, 1987, p. 261). Desde as primeiras pesquisas sobre boca-a-
4

oca, têm-se defendido a sua influência nas escolhas e decisões de compra dos consumidores
(ARNDT, 1967). Söderlund (1998) defende que a comunicação boca-a-boca varia para
diferentes níveis de satisfação, sendo que o boca-a-boca negativo resultante de uma
insatisfação tende a ser maior que o boca-a-boca positivo decorrente da satisfação. Além
disso, há influência também do contexto, pois em serviços o boca-a-boca pode ter maior
efeito nas decisões dos consumidores, dada a sua intangibilidade (GRÖNROOS, 1994).
Método
A fim de sintetizar a relação dos constructos satisfação e lealdade com os seus
antecedentes e conseqüentes, foi construído um banco de dados contendo resultados de
estudos empíricos conduzidos sobre o tema no Brasil. Esses estudos foram obtidos por meio
de consultas às principais publicações acadêmicas brasileiras, incluindo as revistas RAC, RAE,
RAUSP, READ, os Anais do ENANPAD no período 1995-2005 e os Anais do Encontro de
Marketing (EMA/ 2004). As revistas foram pesquisadas tanto na versão impressa quanto na
eletrônica. Os autores fizeram ainda pesquisas no Portal de Teses e Dissertações da CAPES
(www.capes.gov.br).
Dos Anais ENANPAD/EMA, foram obtidos 41 estudos, dos quais 2 artigos foram
excluídos porque os autores não apresentaram os resultados de forma completa e outros 2
artigos foram excluídos porque os autores tiveram acesso à tese que originou os dados. Das
revistas foram obtidos 7 artigos, sendo que 5 destes já tinham sido publicados no ENANPAD,
com os mesmos dados e resultados e foram excluídos. Um conjunto de 3 teses e 4 dissertações
foram incluídas. Dessa forma, a base de dados final constou de 46 estudos, sendo 39 artigos e
7 teses/dissertações. Esse resultado é semelhante ao obtido por Szymanski e Henard (2001),
que conseguiram 44 artigos e 6 teses.
Após a obtenção desses estudos, o próximo passo foi a tabulação dos seus resultados
principais, incluindo o ano de publicação, o tamanho da amostra pesquisada, o tipo de
respondente (consumidores x estudantes), o foco da pesquisa (produto ou serviço), o tipo de
coleta (survey x experimento), a confiabilidade das medidas (Alfa de Cronbach x
confiabilidade composta), o coeficiente padronizado da relação entre duas variáveis (beta), o
teste t com sua respectiva significância, a correlação entre os constructos pesquisados, o
coeficiente de explicação dos constructos e por fim os índices de ajuste.
Desse conjunto total de medidas, duas foram escolhidas para representar o grau de
associação entre os constructos: o coeficiente de correlação de Pearson e o coeficiente de
regressão (beta padronizado). Porém, por restrições de espaço, somente as análises referentes
à correlação serão apresentadas.
O coeficiente de correlação é freqüentemente usado nas pesquisas em marketing que
avaliam os constructos satisfação e lealdade. Além disso, é a medida que permite ser derivada
de outras, conforme fórmula disponível em Wolf (1986, p.35). Por exemplo, se o autor
fornece o valor t da relação entre duas variáveis e o respectivo grau de liberdade, é possível
estimar o valor da correlação. Dos estudos obtidos, 14 forneceram o valor da correlação entre
os constructos, 25 estudos tiveram a correlação estimada e 7 estudos não permitiram a
estimativa em função de não possuírem os dados necessários. Esses últimos não foram
excluídos por possuírem outra estatística de interesse, como o coeficiente de regressão.
Quando os resultados de pesquisa a serem submetidos a uma meta-análise envolvem
relações bivariadas nas quais ambas as variáveis são contínuas, a correlação métrica (Pearson)
é a medida mais direta e apropriada para se avaliar o grau de associação, ou tamanho do efeito
(effect size) entre duas variáveis/constructos (LIPSEY; WILSON, 2001). A principal
vantagem dessa medida é que ela já é um índice padronizado e, assim, útil como estatística do
grau de associação entre variáveis, mesmo quando estas foram operacionalizadas de modo
5

diferente nos estudos incluídos na meta-análise. Essa padronização permite a variação de –1 a
+1, independente das escalas utilizadas pelas diversas pesquisas.
O coeficiente de regressão (beta) representa a relação entre duas variáveis, de modo
similar ao coeficiente de correlação. A diferença é que o coeficiente de regressão pressupõe
uma direção de influência. Essa medida foi também incluída no banco de dados da metaanálise
principalmente porque alguns dos estudos obtidos modelavam uma relação em um
sentido enquanto outros estimavam a mesma relação no sentido oposto (ex. a relação entre
comprometimento e confiança).
No Quadro 1 são apresentadas as referências dos estudos que foram incluídos na metaanálise.
No geral, essas pesquisas investigaram os seguintes constructos: satisfação, lealdade,
expectativa, performance, desconfirmação, equidade, qualidade, valor, confiança
comprometimento, custo de mudança e boca-a-boca.
Do conjunto de 46 estudos incluídos na meta-análise, foram coletados: um total de 96
Alfas de Cronbach, 110 valores de confiabilidade composta, 217 coeficientes de regressão
padronizados, 190 valores de teste t com 196 valores de significância, 216 correlações, 86
coeficientes de explicação e 142 índices de ajuste de modelo. Os autores tabularam os dados,
resolvendo em conjunto as divergências sobre a inclusão/exclusão dos estudos e os esquemas
de codificação.
Quadro 1 – Estudos incluídos na Meta-Análise
Autores/Origem/Ano Autores/Origem/Ano Autores/Origem/Ano
Enanpad, 2005
Almeida e Botelho
Frederico e Robic
Gastal e Luce
Gosling, Diniz e Matos
Leite, Elias e Sundermann
Machado et al.
Moura
Santos e Fernandes
Zancan e Prado
Enanpad, 2004
Anjos Neto e Moura
Perin et al.
Peters Filho
Ema, 2004
Andrade
Cunha, Marchetti e Prado
Espartel, Rossi e Müller Neto
Fernandes e Santos
Gusso, Marchetti e Prado
Prado e Santos
Santos e Fernandes
Enanpad, 2003
D'Angelo, Espinoza e Liberali Neto
Gonçalves Filho, Guerra e Moura
Kockanny, Marchetti e Prado
Liberali Neto e Neujahr
Prado e Santos
Enanpad, 2002
Brei e Rossi
Gosling e Gonçalves
Larán, Hoffmann e Almeida
Prado
Rosa e Kamakura
Veiga, Gonçalves e Moura
Enanpad, 2001
Mückenberger
Vecchi e Luce
Enanpad, 2000
Viana, Cunha Júnior e Slongo
Zuñiga e Urdan
Enanpad, 1999
Farias e Santos
NOTA – (*) Artigos publicados nos Anais do ENANPAD.
Enanpad, 1998
Prado e Farias
Teses
Cohen, Eric, 2004
Gosling, Marlusa, 2004
Santos, Cristiane Pizutti, 2001
Dissertações
Godinho, Luiz Antônio, 2004
Didonet, Karla Copetti, 2004
Porto, Cristina, 2004
Moraes, Marcelo Amaral, 2002
Revistas
Brei e Rossi (RAC, 2005) *
Moura e Gonçalves (RAE, 2005) *
Slongo e Müssnich (RAC, 2005)
Larán, Almeida e Hoffmann (RAUSP,
2004) *
Larán e Espinoza (RAC 2004)
Urdan e Zúñiga (RAE, 2001) *
Urdan e Rodríguez (RAC, 1999) *
Resultados
A análise dos resultados é apresentada em três etapas. Em um primeiro momento são
apresentadas as estatísticas dos dados obtidos, com uma análise das correlações entre os
constructos pesquisados. A seguir, é apresentada uma análise dos efeitos moderadores, tais
como tipo de estudo (survey ou experimento), tipo de respondente (estudante ou consumidor)
e objeto de estudo (produto ou serviço). Por fim, são apresentados os resultados referentes aos
coeficientes de explicação dos constructos e os índices de ajuste médios dos modelos.
6

Análises das Correlações
Na Tabela 1 são apresentadas as informações principais sobre as relações pesquisadas.
A primeira coluna mostra as relações obtidas na literatura. A segunda apresenta o número de
estudos abordados nas respectivas relações e a terceira mostra o número de observações.
Sempre que o estudo apresentava resultados de mais de uma amostra, ele entrava com mais de
um caso no banco de dados, porém era contado como um estudo com duas ou mais
observações. Assim, o número de estudos indica o número de publicações sem repetição e o
número de observações é o número total de linhas do banco de dados, contando as repetições.
A quarta e a quinta mostram o intervalo de variação para a correlação. Por exemplo, a
correlação entre os constructos satisfação e lealdade (sat-leal) apresentou um mínimo de 0,12
e máximo de 0,97.
A sexta coluna indica a soma das amostras dos estudos que contribuíram para a
respectiva relação. Por esse motivo, a amostra acumulada é diferente para cada relação, já que
cada relação advém de um número específico de estudos. Por exemplo, na relação sat-leal, as
23 observações produziram uma amostra acumulada de 8.515 respondentes.
A sétima é a média simples, calculada pela soma dos valores da correlação e divisão
pelo número de observações. No caso de sat-leal, a correlação média foi de 0,58.
Na oitava coluna, é apresentada a média simples ponderada pelo tamanho da amostra,
tendo como pressuposto o fato de que correlações obtidas de amostras maiores estão mais
próximas da média da população, conforme especifica o teorema do limite central (HUNTER
e SCHMIDT, 2004). Nos casos em que a relação pesquisada se baseava em apenas um estudo,
a média ponderada é a própria média simples. Na relação sat-leal o valor foi de 0,54.
Na nona coluna, é apresentada a correlação ponderada pelo tamanho de amostra e pela
confiabilidade das escalas usadas em cada um dos constructos do respectivo par 1 . O
pressuposto é que correlações estimadas a partir de escalas com maior confiabilidade se
aproximam mais da verdadeira média populacional (HUNTER e SCHMIDT, 2004). Na
relação sat-leal o valor foi de 0,55. Esse procedimento foi o mesmo adotado por Szymanski e
Henard (2001). Esta é a medida de effect size que será usada para as análises subseqüentes 2 .
Na décima coluna, é apresentada a significância estimada da correlação média
ponderada pela confiabilidade. Para tanto, foi usada a fórmula 3 que converte a estatística r
para um valor t, que pode ser avaliado em termos de significância, dado um grau de liberdade
(gl). O gl escolhido variou para cada relação porque foi calculado um gl acumulado para cada
relação e a seguir dividiu-se esse gl pelo número de observações. Por exemplo, no caso de satleal,
os 23 estudos considerados apresentaram um gl total de 5.543 e um gl médio de 236,65,
que foi usado para o cálculo da significância 4 . Esse procedimento foi mais conservador que
utilizar o tamanho médio da amostra, visto que neste segundo caso os valores calculados de t
eram maiores e, assim, mais propensos à significância.
Nas colunas seguintes, 11ª e 12ª , é mostrado o intervalo de confiança para o effect size.
O objetivo desse intervalo é mostrar qual a variação da média de correlação nos estudos
abordados. Além disso, ele permite estabelecer uma referência, com a qual podem ser
comparados os resultados de estudos futuros.
Finalmente, as duas últimas colunas mostram o que se chama na literatura de metaanálise
de viés de disponibilidade (availability bias ou fail safe number). Essa estatística é
uma estimativa do número de estudos com efeito nulo e não publicados, necessários para
reduzir o efeito acumulado pelos outros estudos obtidos ao ponto de insignificância da
relação. Em outras palavras, quantos estudos com correlação não significativa seriam
necessários para reduzir o effect size obtido para o nível de não significância. Quanto maior o
fail safe number, maior é a confiança de que a relação investigada não é nula.
Para o cálculo do fail safe number, foi usada a fórmula disponibilizada por Lipsey e
Wilson, 2001): k0 = k (ES médiok/ES médioc-1), onde k0 é o número de effect sizes nulos
7

necessários para reduzir o effect size médio (ES médiok) ao nível crítico (ES médioc) e k é o
número de observações a partir das quais foi calculado o effect size médio.
Tabela 1 – Informação das Correlações
(1ª ) (2ª) (3ª) (4ª) (5ª) (6ª) (7ª) (8ª) (9ª) (10ª) (11ª) (12ª) (13ª) (14ª)
Relações
Es-
tu-
dos
Ob-
ser-
va-
ções
Min Max
n
acum.
Média
simples
Média
pond
amostra
Média
pond
confiab
(effect
size)
Sig.
ICi
(95%)
ICs
(95%)
fail safe fail safe
number number
ESc=
0,2
ESc=
estimado
qual-sat 13 14 0,27 0,98 4604 0,57 0,52 0,60 0,00 0,50 0,70 28 94
valor-sat 11 15 0,03 0,98 5403 0,46 0,38 0,36 0,00 0,21 0,51 12 52
expct-sat 3 3 0,02 0,34 1404 0,19 0,15 0,16 0,01 -0,14 0,46 - -
desc-sat 2 2 0,29 0,60 326 0,45 0,49 0,50 0,00 -0,79 1,79 - -
cust-sat 2 2 0,59 0,72 515 0,65 0,66 0,66 0,00 0,05 1,27 - -
perf-sat 1 1 0,82 0,82 204 0,82 0,82 0,82 0,00 - - - -
equi-sat 1 1 0,51 0,51 400 0,51 0,51 - a 0,19 - - - -
sat-leal 20 23 0,12 0,97 8515 0,58 0,54 0,55 0,00 0,46 0,64 40 76
sat-conf 13 16 0,06 0,99 4939 0,69 0,64 0,63 0,00 0,50 0,77 35 66
sat-compr 6 7 0,02 0,76 2859 0,38 0,29 0,28 0,00 -0,02 0,58 3 27
sat-wom 3 4 0,20 0,52 1850 0,38 0,39 0,41 0,00 0,16 0,65 4 32
conf-leal 15 21 0,00 0,95 6611 0,45 0,43 0,44 0,00 0,31 0,56 25 59
valor-leal 15 22 0,11 0,97 6600 0,47 0,51 0,52 0,00 0,40 0,64 35 72
qual-leal 11 12 0,00 0,74 3547 0,41 0,35 0,37 0,00 0,20 0,55 10 26
compr-leal 5 5 0,17 0,86 2563 0,62 0,55 0,60 0,00 0,28 0,92 10 27
cust-leal 3 3 0,12 0,55 1150 0,29 0,25 0,23 0,00 -0,14 0,61 - -
equi-leal 1 1 0,50 0,50 400 0,50 0,50 - a 0,20 - - - -
qual-valor 9 10 0,36 0,99 3535 0,57 0,56 0,66 0,00 0,54 0,78 23 87
qual-conf 8 8 0,24 0,78 2482 0,64 0,56 0,55 0,00 0,37 0,74 14 30
qual-compr 3 3 0,08 0,64 1411 0,44 0,34 0,35 0,00 -0,32 1,02 - -
qual-cust 1 1 0,43 0,43 252 0,43 0,43 0,43 0,23 - - - -
expct-qual 2 2 0,34 0,75 1200 0,55 0,57 0,64 0,00 -1,01 2,29 - -
expct-val 2 2 0,02 0,18 1200 0,10 0,11 0,14 0,01 -0,50 0,77 - -
expct-desc 1 1 -0,05 -0,05 204 -0,05 -0,05 -0,05 0,29 - - - -
expct-perf 1 1 0,43 0,43 204 0,43 0,43 0,43 0,00 - - - -
cust-conf 2 2 0,44 0,55 515 0,50 0,50 0,51 0,00 0,05 0,96 - -
cust-comp 2 3 0,02 0,62 1319 0,22 0,14 0,15 0,00 -0,45 0,75 - -
cust-valor 1 1 0,61 0,61 263 0,61 0,61 0,61 0,00 - - - -
conf-valor 9 14 0,34 0,94 4331 0,57 0,59 0,60 0,00 0,51 0,68 28 39
conf-compr 8 9 0,02 0,98 3448 0,48 0,39 0,38 0,00 0,10 0,66 8 43
conf-wom 1 1 0,46 0,46 405 0,46 0,46 0,46 0,00 - - - -
valor-comp 1 1 0,48 0,48 263 0,48 0,48 0,48 0,00 - - - -
valor-wom 1 1 0,14 0,14 405 0,14 0,14 0,14 0,00 - - - -
compr-wom 2 3 0,01 0,06 1728 0,03 0,03 0,03 0,09 -0,03 0,09 - -
perf-desc 1 1 0,55 0,55 204 0,55 0,55 0,55 0,00 - - - -
NOTAS – qual: qualidade; sat: satisfação; compr: comprometimento; conf: confiança; leal: lealdade; wom: bocaa-boca;
cust: custo de mudança; ICi: intervalo de confiança inferior; ICs: intervalo de confiança superior; (“-”):
não se aplica; ESc; effect size crítico; ( a ) o único estudo existente não forneceu o valor da confiabilidade.
No entanto, não existe consenso na literatura sobre qual valor usar para effect size
crítico (ES médioc). Por exemplo, Wolf (1986, p.39) sugere o valor de 0,20, já que esse é
considerado um nível baixo de effect size. Por esse motivo, o fail safe foi calculado pelos
autores de duas formas: (i) considerando o effect size crítico (ES médioc) de 0,20 para todas as
relações e (ii) estimando uma correlação crítica para cada relação 5 . Esta estatística não é
8

apresentada nos casos em que o número de observações ficou inferior a 4 (WERWATH,
2003). No exemplo da relação sat-leal, os valores encontrados foram 40 (usando ES
médioc=0,20) e 76 (usando ES médioc estimado= 0,127).
Antecedentes de Satisfação. Observa-se que o grau de relacionamento (effect size)
entre satisfação e seus antecedentes é relativamente alto, já que a maioria apresenta valores
acima de 0,50. Segundo Lipsey e Wilson (2001), valores abaixo de 0,10 são considerados
baixos, entre 0,11 e 0,39 médios e acima de 0,40 são considerados altos. As relações expct-sat
e valor-sat tiveram effect-sizes médios e as demais relações effect-sizes altos. O constructo que
apresentou relação mais forte com satisfação foi a performance (ES médio = 0,82). Entretanto,
os dados desta relação se baseiam em apenas um estudo e, assim, os resultados devem ser
vistos com cautela. O intervalo de confiança não pode ser calculado em situações como esta,
em que houve apenas uma observação. A relação expect-sat foi a que apresentou effect-size
menor (ES médio = 0,16). A meta-análise conduzida por Szymanski e Henard (2001) avaliou
a mesma relação e chegou a um valor médio de 0,27. Nota-se que a relação qual-sat
apresentou effect-size alto (0,60), com o segundo maior número de observações (14).
Analisando os antecedentes de satisfação a partir do intervalo de confiança (IC),
percebe-se que a relação qual-sat possui o intervalo mais compacto (0,50-0,70), seguido da
relação valor-sat (0,21-0,51), o que pode estar relacionado ao maior número de observações
nessas relações, 14 e 15, respectivamente.
O fail safe number mostra que seriam necessários 28 estudos com effect size fraco
(0,20) entre qualidade e satisfação a fim de que a relação entre os dois se tornasse não
significativa. Ou, usando um effect size crítico estimado (0,078, ver nota 4), esse valor
aumenta para 94 estudos. Na relação valor-sat, os valores de fail safe number foram de 12 e
52. Nos casos em que o effect size é baseado em um número pequeno de estudos, o fail safe
number se torna baixo. Nos casos em que ele é menor que o nível crítico de effect size, o fail
safe number se torna negativo. Nesses casos, o mais prudente é ler esse resultado como “não
se aplica”.
Conseqüentes de satisfação. O valor médio do effect size é maior para a relação satconf
(ES médio = 0,63; IC: 0,50-0,77). Como segundo conseqüente mais importante da
satisfação vem a lealdade (ES médio = 0,55; IC: 0,46-0,64). Em seguida vem o boca-a-boca
(ES médio = 0,41; IC: 0,16-0,65) e o comprometimento (ES médio = 0,28; IC: -0,02-0,58).
O fail safe number mostra que seriam necessários 40 estudos com effect size fraco
(0,20) entre sat-leal a fim de que a relação entre os dois se tornasse não significativa. Ou,
usando um effect size crítico estimado (0,127, ver nota 4), esse valor aumenta para 76 estudos.
Antecedentes da Lealdade. Dos antecedentes da lealdade, aquele que possui maior
relação é o comprometimento (ES médio = 0,60; IC: 0,28-0,92). A seguir vêm o valor, (ES
médio = 0,52; IC: 0,40-0,64), a confiança (ES médio =0,44; IC: 0,31-0,56), a qualidade ES
médio = 0,37; IC: 0,20-0,55) e o custo de mudança (ES médio = 0,23; IC: -0,14-0,61). O fail
safe number foi maior nos constructos valor e confiança, sendo de 72 e 59, respectivamente
(considerando os effect sizes críticos estimados, 0,122 e 0,115).
Demais relações. Destacam-se as relações: qual-valor (ES médio =0,66; IC: 0,54-78;
fail-safe =87), conf-valor (ES médio =0,60; IC: 0,51-68; fail-safe = 39) e conf-compr (ES
médio =0,38; IC: 0,10-0,66; fail-safe = 43).
Síntese das Correlações. A Tabela 2 apresenta as correlações ponderadas pela amostra
e pela confiabilidade (effect-size), sintetizando os resultados apresentados na Tabela 1.
9

Tabela 2 – Matriz de Correlação Resumida dos Estudos Analisados
Cust Boca-a-
Qualidade Satisfação Comprom Confiança Valor Lealdade mud. boca
Qualidade 1,00
Satisfação 0,60 1,00
Comprometimento 0,35 0,28 1,00
Confiança 0,55 0,63 0,38 1,00
Valor 0,66 0,36 0,48 0,60 1,00
Lealdade 0,37 0,55 0,60 0,44 0,52 1,00
Custo mudança 0,43 0,66 0,15 0,51 0,61 0,23 1,00
Boca-a-boca - 0,41 0,03 0,46 0,14 - - 1,00
Análise dos Efeitos Moderadores
A meta-análise permite não só a avaliação das magnitudes dos effect-sizes, como
apresentados anteriormente, mas também se fatores como tipo de pesquisa, método de análise,
método de coleta e outros podem influenciar os resultados. Nesta seção, são apresentadas
essas análises de possíveis efeitos moderadores. Foram considerados como fatores: tipo de
participantes (consumidores ou estudantes), a forma da correlação (estimada ou fornecida), a
categoria pesquisada (produtos ou serviços), o tipo de análise dos dados (Equações Estruturais
– SEM ou regressão), a forma de coleta dos dados (survey ou experimento), a abordagem dada
para o constructo valor (percebido ou compartilhado). Como variáveis de controle
(covariáveis), foram consideradas o tamanho da amostra e a confiabilidade dos constructos
envolvidos na relação analisada.
Os testes de efeito moderador foram analisados por meio de regressões, nas quais a
correlação sob estudo era a variável dependente e os fatores as variáveis independentes,
codificadas como dummy. Os resultados são apresentados na Tabela 3. Foram consideradas as
relações que apresentaram acima de 14 observações, de forma similar a Szymanski e Henard
(2001), que usaram 15 observações como número mínimo. As relações sat-conf (16
observações) e conf-valor (14 observações) não apresentaram nenhum fator moderador
significativo e, por isso, não constam na Tabela 3.
Na relação qual-sat, percebe-se que a categoria pesquisada apresentou efeito
significativo (β=0,59, sig.=0,034), indicando que a média da correlação qual-sat foi menor
nos estudos que tiveram ‘serviços’ como a categoria analisada. A análise compara 13 estudos
que pesquisaram serviços com 1 estudo que investigou produto.
Na relação valor-sat, a única variável significativa foi a ‘forma da correlação’ (β=-0,54,
sig.=0,014), cujo beta negativo indica que nos casos em que a correlação de valor-sat foi
estimada pela fórmula (ver nota 2), o valor médio da correlação foi menor. Esse resultado
mostra que a fórmula é conservadora, já que tende a produzir valores menores. Nesse caso,
foram comparados 13 casos de correlação estimada com 2 de correlação fornecida.
Na relação sat-leal, dois fatores apresentaram significância, a categoria pesquisada e o
tipo de análise dos dados. No primeiro, verificou-se que a média da correlação sat-leal foi
maior nos estudos utilizando produto que aqueles que pesquisaram serviços (β=0,37,
sig.=0,014). Esse resultado foi coerente com o que foi encontrado na relação qual-sat. Foram
comparados 20 estudos de serviços com 3 de produtos. No segundo fator, tipo de análise, a
correlação média de sat-leal foi menor nos estudos que utilizaram regressão múltipla (β=-
0,60, sig.=0,001) em relação aos que usaram Equações Estruturais-SEM. Nesse caso, foram
comparados 18 estudos que usaram SEM com 3 que usaram regressões.
A relação conf-leal sofreu influência de dois fatores, o tipo de participante e a forma de
apresentação da correlação. No primeiro caso, a média da correlação conf-leal foi menor nos
estudos que pesquisaram estudantes em relação aos que pesquisaram consumidores (β=-0,43,
10

sig.=0,065), tendo sido comparados 16 estudos pesquisando consumidores com 5 de
estudantes. A correlação conf-leal foi influenciada também pela forma de apresentação da
correlação, tendo sido menor no caso em que era estimada (β=-0,45, sig.=0,055). Nota-se
novamente que a correlação estimada se mostrou mais conservadora, por ser menor. Foram
comparados 8 estudos de correlação fornecida com 13 de correlação estimada.
Tabela 3 – Regressões das Relações nas Variáveis Moderadoras
Variável Moderadora
Participantes (0: consumidor x 1: estudante)
qual-sat
Relações analisadas
valor-sat sat-leal conf-leal valor-leal
Beta NA a 0,07 -0,06 -0,43* -0,44**
Nº obs.: consumidores, estudantes
Correlação (0: fornecida x 1: calculada)
14,0 9,5 18,5 16,5 16,6
Beta -0,35 -0,54** -0,07 -0,45* -0,37**
Nº obs.: fornecida, calculada
Categoria (0: serviços x 1: produtos)
4,10 2,13 6,17 8,13 8,14
Beta 0,59** 0,26 0,37** -0,01 0,13
Nº obs. serviços, produtos
Análise (0: SEM x 1: regressão)
13,1 13,2 20,3 16,5 17,5
Beta 0,23 NA a -0,60*** 0,09 -0,10
Nº obs. SEM, regressão
Coleta (0: survey x 1: experimento)
12,1 15,0 18,3 19,1 19,1
Beta NA a NA a 0,07 NA a 0,01
Nº obs.: survey, experimento
Valor (0: percebido; 1: compartilhado.)
14,0 15,0 22,1 21,0 21,1
Beta NA b 0,24 NA b NA b -0,77***
Nº obs.: percebido, compartilhado NA b 14,1 NA b NA b 16,6
Amostra -0,31 -0,54** -0,37** -0,06 0,12
Confiabilidade X c 0,24 -0,24 -0,14 -0,20 0,01
Confiabilidade Y d -0,02 -0,15 0,35** 0,29 0,26
R 2 ajustado (gl) 0,59 (11) 0,74 (13) 0,72 (20) 0,26 (19) 0,70 (19)
Sig. 0,09 0,02 0,01 0,14 0,01
Max VIF 1,27 1,67 1,54 1,61 2,23
NOTAS – * sig. a 0,10; ** sig. a 0,05; *** sig. a 0,01; NA a : não se aplica; NA b não entrou na regressão;
( c ) confiabilidade do primeiro constructo da relação; ( d ) confiabilidade do segundo constructo.
Da mesma forma que na relação anterior, a relação valor-leal apresentou significância
nos fatores tipo de participante e forma de apresentação da correlação. A correlação média de
valor-leal foi menor nos estudos que utilizaram estudantes (β=-0,44, sig.=0,022), com 16
estudos de consumidores e 6 de estudantes, e menor nos casos que tiveram a correlação
estimada (β=-0,37, sig.=0,026), com 8 estudos apresentando a correlação e 14 tendo a
correlação estimada. Outro fator que apresentou efeito moderador significativo, nessa relação,
foi a abordagem dada para o constructo valor. Nos casos em que foi usada a teoria de valor
percebido como base, a média da correlação valor-leal foi maior, comparado aos estudos que
adotaram a teoria de valor compartilhado (β=-0,77, sig.=0,001).
Das covariáveis incluídas nas regressões, a amostra se mostrou significativa nas
relações valor-sat (β=-0,54, sig.=0,02) e sat-leal (β=-0,37, sig.=0,017). Em todas essas
relações, o valor negativo de beta mostra que quanto maior foi o tamanho da amostra menor
foi a correlação. Outra covariável que apresentou significância foi a confiabilidade do
segundo constructo (confiabilidade Y) na relação sat-leal (β=0,35, sig.=0,023), cujo valor
positivo de beta mostra que quanto maior a confiabilidade de lealdade, maior é a correlação
entre satisfação e lealdade.
De forma geral, as regressões apresentaram bons indicadores de ajuste, com exceção da
relação conf-leal, (R 2 ajust.=0,26, sig.=0,14). Em todos os casos, as estatísticas de
colinearidade foram satisfatórias (VIF máximo inferior a 10 em todos os casos).
11

Coeficientes de Explicação dos constructos e Índices de Ajuste
A meta-análise permitiu ainda verificar o grau de explicação médio que os constructos
têm alcançado nos estudos sobre o assunto, controlando os efeitos do tamanho de amostra e
da confiabilidade das escalas. As estatísticas referentes ao coeficiente de explicação são
apresentadas na Tabela 4. Percebe-se que o constructo lealdade apresentou R 2 médio = 0,62
(IC: 0,56-0,67), com maior freqüência de observações (28), resultante de 25 estudos. Em
seguida veio o constructo satisfação (R 2 médio = 0,70; IC: 0,59-0,80), com 17 observações
resultante de 16 estudos.
Tabela 4 - Informação dos Coeficientes de Explicação (R 2 ) dos Constructos
Constru-
ctos
Estu-
dos
Obser-
vações
Min Max
n
acumu-
lado
Média
simples
Média
pond
amostra
Média
Pond
confiab
ICi
95%
Valor 10 11 0,05 1,00 3809 0,52 0,59 0,61 0,47 0,75
Qualidade 4 5 0,02 0,81 2442 0,58 0,63 0,50 0,16 0,83
Satisfação 16 17 0,30 0,92 5476 0,61 0,69 0,70 0,59 0,80
Lealdade 25 28 0,21 0,91 8315 0,59 0,61 0,62 0,56 0,67
Boca-a-boca 4 5 0,56 0,97 2255 0,73 0,74 0,75 0,59 0,90
Comprometimento 5 6 0,08 0,77 2763 0,52 0,50 0,50 0,17 0,82
Custo de mudança 1 1 0,19 0,19 252 0,19 0,19 0,19 NA NA
Confiança 12 13 0,45 0,82 3836 0,64 0,66 0,67 0,60 0,73
NOTAS – ICi: intervalo de confiança inferior; ICs: intervalo de confiança superior. O intervalo de confiança
foi calculado para a média final, ponderada pela amostra e pela confiabilidade. NA: não se aplica.
Os principais índices de ajuste reportados nos estudos analisados são apresentados na
Tabela 5. Considerando a média ponderada pela amostra, observa-se que o GFI e o AGFI
estão abaixo do mínimo ideal de 0,90 (HAIR et al., 1998). O mesmo acontece com o intervalo
de confiança deles. O CFI também atingiu uma média similar (0,869; IC: 0,832-0,906). Por
outro lado, o RMSEA apresenta média abaixo do valor mínimo de 0,08 proposto na literatura
(HAIR et al., 1998), embora seu intervalo de confiança superior atinja um patamar superior
(0,093). Esses resultados mostram que os modelos testados na literatura analisada apresentam
um bom nível de ajuste.
Tabela 5 - Informação dos Principais Índices de Ajuste dos Constructos
Constructos
Estu-
dos
Obser-
vações
Valor
mínimo
Valor
máximo
n
acumu-
lado
Média
simples
Média
Pond
amostra
ICi
95%
ICs
95%
GFI 26 32 0,530 0,993 11343 0,868 0,861 0,825 0,897
AGFI 21 24 0,258 0,971 8708 0,786 0,806 0,754 0,857
CFI 32 41 0,350 0,998 13877 0,907 0,869 0,832 0,906
RMSEA 33 45 0,000 0,219 15109 0,079 0,077 0,062 0,093
NOTAS – ICi: intervalo de confiança inferior; ICs: intervalo de confiança superior. O intervalo de
confiança foi calculado para a média final, ponderada pela amostra. GFI: goodness-of-fit index; AGFI:
adjusted goodness-of-fit index; CFI: comparative fit index; RMSEA: root-mean-square error of
approximation.
Conclusões e Considerações Finais
Com o objetivo de fazer um balanço do conhecimento produzido no Brasil sobre os
constructos satisfação e lealdade, uma sistematização dos resultados empíricos é apresentada
por meio da meta-análise. Embora já se tenha discutido no Brasil a importância da metaanálise
para o Marketing (PEREIRA, 2004), este artigo é o resultado da aplicação da técnica
de fato, sendo, segundo se tem conhecimento, o primeiro artigo usando a meta-análise nos
estudos brasileiros de Marketing.
ICs
95%
12

Os principais resultados sobre os antecedentes e conseqüentes da satisfação e lealdade
apontam para a qualidade como importante antecedente da satisfação, pois apresentou uma
correlação estável e confiável, além de um alto valor de fail safe. Dessa forma, se a qualidade,
seja do produto ou do serviço, aumenta, a satisfação do respondente também aumenta. Essa
relação, com um fail safe number de alto valor, mostra que seriam necessários vários
trabalhos com relação não significativa e que não foram publicados para tornar a correlação
média não significativa. Em termos de conseqüentes da satisfação, a lealdade e a confiança se
destacaram. A lealdade com um maior número de trabalhos publicados e maior amostra
acumulada aparece com a correlação mais estável e confiável, demonstrando que seriam
necessários, aproximadamente, 76 trabalhos não publicados com relação não significativa
para trazer a correlação média para um nível não significativo. Como antecedente da lealdade,
o constructo valor se mostrou significativo, com um intervalo de confiança mais estável,
enquanto o comprometimento apresentou a maior correlação, em acordo com o trabalho de
Garbarino e Johnson (1999). No entanto, é importante lembrar que o construto satisfação foi o
antecedente mais importante da lealdade, pois apresentou o maior valor de fail safe (76).
Uma das diferenças identificadas entre o presente estudo e a investigação de Szymanski
e Henard (2001), trabalho mais citado no Journal of the Academy of Marketing Science
(http://jam.sagepub.com/reports/mfc1.dtl), foi o tipo de relação. Observa-se no trabalho norteamericano
que os constructos expectativa, desconfirmação, performance, afeto e eqüidade
foram bastante investigados no período considerado, até 1998, caso que não ocorreu no
Brasil, até o período analisado. Poucos trabalhos empíricos foram realizados com esses
constructos. Enquanto Szymanski e Henard (2001) obtiveram, por exemplo, 30 estudos entre
desconfirmação-satisfação, no Brasil foram 2 estudos. Esses autores identificaram que, como
antecedente da satisfação, a relação eqüidade-satisfação teve a maior correlação (0,50), com 5
estudos, enquanto no Brasil teve um único estudo, que encontrou correlação semelhante
(0,51). A igualdade identificada entre os dois estudos foi quanto ao conseqüente da satisfação,
a intenção de recompra, tratada aqui como lealdade. Com 20 estudos e 23 correlações, foi
encontrado, nos estudos brasileiros, uma correlação semelhante à encontrada por Szymanski e
Henard (2001), que analisaram 9 estudos e 17 correlações. Na meta-análise norte-americana, a
correlação satisfação-lealdade foi de 0,53 e no Brasil foi de 0,55. Isso significa que,
independente do ambiente do estudo, o cliente satisfeito tem alta propensão à lealdade
(OLIVER, 1999).
Resultados importantes foram encontrados também na análise dos efeitos moderadores.
Quanto ao tipo de participante da pesquisa (consumidores x estudantes) observou-se que ele
influencia os resultados apresentados. Esse fator afetou a relação confiança-lealdade e valorlealdade,
sendo que, em ambos os casos, a correlação foi menor no grupo de estudantes. Esse
resultado é coerente com os estudos das relações confiança-lealdade e valor-lealdade
(MORGAN e HUNT, 1994), segundo os quais são necessários laços mais fortes entre clientes
e empresas a fim de haver maior propensão à lealdade. Quanto ao fator moderador tipo de
correlação (fornecida ou estimada), os resultados mostraram que os valores tenderam a ser
menores quando a correlação foi estimada. Como nem todos os estudos forneceram as
correlações originais, foi necessário estimá-las. Os autores se preocuparam em avaliar se essa
prática não estaria estimando correlações maiores que as originais. Com o resultado obtido
nas análises, ficou comprovado que a decisão tomada quanto à estimativa foi uma solução
conservadora. Para Wolf (1986), essa prática de estimar as correlações é comum ao se fazer
meta-análises. Quanto a outro fator moderador, a categoria pesquisada (produtos x serviços),
verificou-se que nos trabalhos de produtos as correlações entre qualidade-satisfação e
satisfação-lealdade foram maiores. Essa situação é contrária à encontrada na meta-análise de
Szymanski e Henard (2001), na qual a correlação satisfação-intenção de recompra foi menor
para produtos. Enquanto os autores norte-americanos compararam 4 estudos da categoria
13

produtos com 5 da categoria serviços, a meta-análise aqui apresentada comparou a relação
satisfação-lealdade com 5 trabalhos que usaram produto contra 17 com serviços. Pode-se
argumentar que em serviços há uma maior complexidade para o consumidor avaliar a sua
propensão à lealdade e mesmo avaliar o seu grau de satisfação e de qualidade percebida, além
de que há maior insegurança quanto a esses padrões nas experiências seguintes de consumo.
Testou-se, ainda, o efeito moderador do constructo valor (percebido x compartilhado).
A abordagem teórica dada para o constructo valor nos estudos mostrou-se influenciadora da
relação valor-lealdade. Quando o constructo valor foi considerado como “valor percebido”
(relação entre benefícios e custos, Zeithaml, 1988), a relação valor-lealdade foi mais forte do
que quando comparada ao valor compartilhado (MORGAN e HUNT, 1994). Isso mostra que
a relação entre benefícios e custos é uma forte preditora na formação da lealdade.
Na análise dos efeitos moderadores, dois casos se mostraram de difícil interpretação. O
uso de SEM ou regressão influenciou apenas a relação satisfação-lealdade, com uma
correlação menor nos estudos de regressão. Esse resultado não permite afirmar que a técnica
de Equações Estruturais fornece resultados superiores aos da técnica de Regressão. A variável
de controle amostra apareceu significativa apenas nas relações valor-satisfação e satisfaçãolealdade,
indicando que quanto maior foi a amostra menores foram as correlações.
Observou-se, ainda, que os constructos satisfação e lealdade possuem um alto
coeficiente de explicação (70 e 62%, respectivamente), o que mostra um grande poder de
explicação dos modelos utilizados, com boa previsão da variável dependente. Quanto aos
índices de ajuste desses modelos, verificou-se que estão próximos do recomendado na
literatura (HAIR, et al., 1998) e que os intervalos de confiança para esses índices comportam
os resultados encontrados por Brei e Liberali (2004) ao estudarem o uso de SEM nos estudos
brasileiros de Marketing. Porém, a interpretação desses dois resultados, grau de explicação e
índices de ajuste, deve ser feita com cautela. Isso porque cada modelo investigou relações
diferentes. Essa limitação é referida na literatura de meta-análise de que se “mistura laranjas e
maças” (LIPSEY e WILSON, 2001, p.8). Ressalta-se, entretanto, que ela não afeta a análise
dos effect sizes, já que esses consideram as variáveis/constructos de forma específica.
Uma das maiores dificuldades do estudo foi a montagem do banco de dados, devido à
ausência de informações importantes, tais como a correlação entre as variáveis e a
confiabilidade das escalas, nos estudos apresentados na área de Marketing no Brasil.
Recomenda-se a exigência por parte dos avaliadores de revistas e congressos de que os artigos
com pesquisas quantitativas contenham as informações necessárias (ex. matriz de correlação e
confiabilidade das escalas), a fim de que novos estudos usando meta-análise sejam viáveis.
Por fim, os resultados identificados nesse estudo podem servir como parâmetros para
estimativas de trabalhos futuros sobre o tema satisfação e lealdade. Os resultados que forem
obtidos em novas pesquisas poderão ser comparados com esse padrão, a fim de avaliar se a
correlação encontrada está dentro do intervalo de confiança alcançado até agora nos estudos
sobre esse tema no Brasil.
Notas
1 Foi usada a confiabilidade composta ou, se ausente, o Alfa de Cronbach. Caso nenhum deles fosse fornecido,
foi utilizada a média da confiabilidade composta, ponderada pela amostra, da respectiva relação.
2 Preferiu-se não fazer a transformação dos valores originais de correlação na estatística Z de Fisher, pois
segundo Hunter e Schmidt (2004, p.56,83) o viés que essa estatística introduz é maior que aquele existente nos
valores de r . Optou-se por trabalhar com o valor original da correlação ponderado pelo tamanho da amostra e
pela confiabilidade das escalas como sendo o effect size, visto serem esses os principais fatores que poderiam
gerar diferenças das correlações entre os estudos.
3 As fórmulas a seguir permitem converter o valor de t para o valor de r e vice-versa (Wolf, 1986, p.35).
14

=
t
2
t
2
+ df
⇒ t =
r
1− r
df
4 Dessa forma, o teste da significância da correlação sat-leal (r= 0,548) se deu com base nos seguintes passos:
a) transformação do valor de r para o valor t segundo a fórmula acima.
t =
r
1−
r
df
2
⇒
0,
548
1−
0,
548
236,
65
2
2
⇒ 10,
06
b) cálculo da significância do valor de t considerando o gl médio: na planilha de cálculo foi feito =distt
(10,06;236,65;1), indicando respectivamente o valor de t, o gl e o teste unicaudal. O valor da
significância obtido foi de 0,000.
5
A correlação crítica foi calculada a partir do seguinte questionamento: dado o gl médio de cada relação, qual o
valor crítico de t associado, considerando um nível de sig. de 0,05? Calculado esse t crítico, bastaria transformalo
para r seguindo a fórmula (nota 3) e usar esse r como ES médioc. Exemplo dos cálculos, considerando a
relação satisfação-lealdade:
⎛ ES
k ⎞ ⎛ 0,
55 ⎞
a) k 0 = k
⎜ −1
⎟ = 23⎜
−1⎟
= 40
⎝ ES
c ⎠ ⎝ 0,
20 ⎠
⎛ ES
k ⎞ ⎛ 0,
55 ⎞
b) k 0 = k
⎜ −1
⎟ = 23⎜
−1⎟
= 76
⎝ ES
c ⎠ ⎝ 0,
127 ⎠
Note que no segundo caso foi calculado o t crítico como =INVT(0,05;236,65) = 1,97 e que corresponde a r=
0,127. Esse segundo caso resultava em valores maiores sempre que a correlação crítica estimada ficasse abaixo
de 0,20.
Referências Bibliográficas
ANDERSON, E.; FORNELL, C.; LEHMANN, D. Customer satisfaction, market share, and
profitability: Finding from Sweden. Journal of Marketing, v.58, n.3, p.53-66, jul.1994.
ARNDT, J. The role of product related conversations in the diffusion of a new product.
Journal of Marketing Research, v.4, n.3, p.291-295, 1967.
BURNHAM, T. A.; FRELS, J. K.; MAHAJAN, V. Consumer Switching Costs: A Typology,
Antecedents, and Consequences. Journal of the Academy of Marketing Science, v.31, n.2,
p.109-126, Spring 2003.
BREI, V.A.; LIBERALI, G. O Uso de Modelagem em Equações Estruturais na Área de
Marketing no Brasil. In: ENCONTRO DE MARKETING – EMA, 1. Anais... Porto Alegre,
RS: 2004.
CHURCHILL, G. A.; SURPRENANT, C. An investigation into the determinants of customer
satisfaction. Journal of Marketing, v.19, n.4, p.491-504, nov.1982.
DEIGHTON, J. The consumption of performance. Journal of Consumer Research, v.19, n.3
p.362-372, dez.1992.
DICK, A.; BASU, K. Customer Loyalty: Toward an Integrated Conceptual Framework.
Journal of the Academy of Marketing Science, v.22, n.2 , p.99-113, Spring 1994.
FARLEY, J.U.; LEHMANN, D.R.; SAWYER, A. Empirical Marketing Generalization Using
Meta-Analysis. Marketing Science, v.14, n.3, 1995.
FORNELL, C.; JOHSON, M.D.; ANDERSON, E.W.; CHA, J.; BRYANT, B.E. The
American Customer Satisfaction Index: Nature, purpose, and findings. Journal of
Marketing, Chicago, v.60, n.4, p.7-12, out. 1996.
GARBARINO, E.; JOHNSON, M. The Different Roles of Satisfaction, Trust and
Commitment in Customer Relationships. Journal of Marketing, v.63, n.2, p.70-87, 1999.
GRÖNROOS, C. From marketing mix to relationship marketing: Towards a paradigm shift in
marketing. Periodical Management Decision, v.32, n.2, p.4-18, 1994.
15

HAIR Jr, J.F.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, W.B; BLACK, W.C. Multivariate data
analysis. 5.ed. Upper Saddle River : Prentice Hall, 1998.
HUNTER, J.E.; SCHMIDT, F.L. Methods of Meta-Analysis: Correcting Error and Bias in
Research Findings. 2.ed. Beverly Hills, CA: Sage, 2004.
LAM, S.Y.; SHANKAR, V.; ERRAMILLI, M.K.; MURTHY, B. Customer Value,
Satisfaction, Loyalty, and Switching Costs: An Ilustration From a Business-to-Business
Service Context. Journal of the Academy of Marketing Science, v.32, n.3, p.293-311,
2004.
LEE, J.; LEE, J.; FEICK, L. The impact of switching costs on the customer satisfactionloyalty
link: mobile phone service in France. The Journal of Services Marketing, v.15, n.1,
p.35-48, 2001.
LIPSEY, M.W.; WILSON, D.B. Practical Meta-Analysis. Beverly Hills, CA: Sage, 2001.
MITTAL, V.; KAMAKURA A. W. Satisfaction, Repurchase Intent, Repurchase Behavior
Investigatin the Moderating Effect of Customer Characteristics. Journal of Marketing
Research, v.38, p.131-142, fev.2001.
MOORMAN, C.; ZALTMAN, G.; DESHPANDÉ, R. Relationships Between Providers and
Users of Market Research: The Dynamics of Trust Within and Between Organizations.
Journal of Marketing Research, v.29, n.3, p.314-28, ago. 1992.
MORGAN, R.; HUNT, S. The Commitment-Trust Theory of Relationship Marketing.
Journal of Marketing, v.58, n.3, p.20-38, jul. 1994.
OLIVER, R. L. A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction
decisions. Journal of Marketing Research, v.17, n.4, p.460-469, nov. 1980.
_____, Measurement and evaluation of satisfaction processes in retailing settings. Journal of
Retailing, v.57, n.3, p.25-48, Fall 1981.
_____, Whence Consumer Loyalty? Journal of Marketing, v.63, n.especial, p.33-44, 1999.
PEREIRA, R.C.F. Explorando Conceitos e Perspectivas da Meta-Análise em Marketing. In:
ENCONTRO NACIONAL DOS PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO EM
ADMINISTRAÇÃO – ENANPAD, 28. Anais... Curitiba, PR: 2004.
SINGH, J.; SIRDESHMUKH, D. Agency and Trust Mechanisms in Consumer Satisfaction
and Loyalty Judgements. Journal Academy of Marketing Science, v.28, n.1, p.150-168,
Winter, 2000.
SÖDERLUND, M. Customer Satisfaction and its Consequences on Customer Behavior
Revisited. International Journal of Service Industry Managem., v.9, n.2, p.169-88, 1998.
SZYMANSKI, D.M.; HENARD, D.H. Customer Satisfaction: A Meta-Analysis of the
Empirical Evidence. Journal of the Academy of Marketing Science, v.29, n.1, p.16-35,
2001.
TSE, D. K.; WILTON, P. C. Models of consumer satisfaction formation: an extension.
Journal of Marketing Research, v.25, n.2, p.204-312, maio 1988.
WERWATH, M.W. Antecedents to Organizational Innovation, Balancing Centripetal
and Centrifugal Forces in a lifecycle Model: A Meta-analysis. 2003. 101 p. Dissertation
(Ph.D.) - Benedictine University, Chicago, USA.
WESTBROOK, R.A. Product/Consumption Based Affective Responses and Postpurchase
Processes. Journal of Marketing Research, v.24, n.3, p.258-270, 1987.
WOLF, F.M. Meta-Analysis: Quantitative methods for research synthesis. Beverly Hills, CA:
Sage, 1986.
ZEITHAML, V. A.; BERRY, L.; PARASURAMAN, The Behavioral Consequences of
Service Quality. Journal of Marketing, v.60, n.2, p.31-46, abr. 1996.
ZEITHAML, V. Consumer Perceptions of Price, Quality, and Value: a means-end model and
synthesis of evidence. Journal of Marketing, v.52, n.3, p.2-22, jul.1988.
16