Capítulo
7
APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS
O presente capítulo tem por objectivo a apresentação dos resultados obtidos no
estudo. Em primeiro lugar, resume-se o tratamento estatístico dos dados, seguido da
caracterização da amostra e do estudo psicométrico dos instrumentos. Em segundo lugar,
apresentam-se as análises para o estudo e caracterização da actividade física da amostra em
estudo, uma pequena descrição do comportamento sedentário, e por último o estudo dos
determinantes da actividade física tendo por base o teste ao modelo do comportamento
planeado e aos processos de mudança do modelo transteórico.
1. Tratamento dos dados
Os dados obtidos através dos 394 questionários recolhidos foram alvo de uma
“limpeza” rigorosa, tendo resultado na exclusão de 30 sujeitos, obtendo-se o total de 364
sujeitos para a amostra. Os critérios de exclusão de sujeitos foram os seguintes: alunos que
não discriminaram o género ou idade no questionário; alunos com respostas incoerentes ao
longo do questionário (e.g. respostas que apresentavam sempre valores nos extremos das
escalas, ou incompatíveis); alunos que deixaram 80% do questionário em branco
(estabeleceu-se como regra que aqueles que não respondessem por completo a oito dos
onze grupos de questões do questionário seriam eliminados).
O tratamento estatístico dos dados e respectivo procedimento, que em seguida se
enuncia, foram realizados através do programa informático “S.P.S.S. – Statistical Package
for Social Science” (versão 12.0 para Windows) e do EQS - Structural Equations Program
(versão 6):
•
Estatística descritiva das variáveis em estudo;
•
Análises factoriais seguidas do cálculo do índice de consistência interna (pelo
“alpha” de Cronbach) às dimensões da teoria do comportamento planeado e aos
processos de mudança do modelo transteórico;
Apresentação dos Resultados
•
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
%
Feminino
170
46.7
Masculino
194
53.3
7º Ano
187
51.4
10º Ano
177
48.6
81
22.3
M
DP
Min.
Max.
13.7
1.6
11
18
Género
Escolaridade
Desporto escolar
Idade
150
Apresentação dos Resultados
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
n
%
187
Feminino
Masculino
M
Mín
10º Ano
Máx
n
%
51.4
177
48.6
100
27.5
70
19.2
87
23.9
107
29.4
M
Mín
Máx
15.2
14
18
Género
12.2
Idade
Desporto escolar
40
11
11.1
16
36
10
Os dados do Quadro 7.2 revelam que o mesmo equilíbrio já não se verifica na
distribuição dos géneros pelos dois anos de escolaridade, existindo menos raparigas na
amostra do 10º ano. A idade máxima nos alunos do 7º ano é elevada (16 anos) e isso 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
Apresentação dos Resultados
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
6
3
1
4
2
5
2
4
3
5
1
9
1
2
3
8
4
4
1
2
3
3
1
2
7
6
5
6
7
152
Itens
avcc divertido/aborrecido
avcc agradável/desagradável
avcc bom/mau
avcc benéfico/prejudicial
avcc útil/inútil
avcc relaxante/stressante
norma subj amigos
norma subj pess rodeiam
norma subj família
norma subj prof e.f.
norma subj pess imp
pcc depende só de mim
pcc sem impedimento
pcc ter informação
pcc ter companhia
pcc planear dia hora
pcc ter tempo
crença descontraír
intenção planos
intenção provável
intenção quero
crença capacida física
crença saúde
crença aparência física
norma subj convencem
norma subj pressão
pcc falta locais
pcc espaços alternativos
pcc sem material
“Eigenvalue”
% Variância
F1
.77
-.77
-.74
.67
.67
.63
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
.75
.75
.75
.73
.63
.64
.58
.57
.54
.52
.44
.38
.79
.79
.77
.77
.76
.64
.71
.69
-.79
.63
6.10
21.0
2.81
9.7
2.50
8.6
1.48
5.1
1.40
4.8
1.33
4.6
1.25
4.3
.80
1.05
3.6
Apresentação dos Resultados
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
avcc divertido/aborrecido
avcc agradável/desagradável
avcc bom/mau
avcc benéfico/prejudicial
avcc útil/inútil
avcc relaxante/stressante
norma subj amigos
norma subj pess rodeiam
norma subj prof e.f.
norma subj família
norma subj pess imp
pcc depende só de mim
pcc ter informação
pcc planear dia hora
pcc tercompanhia
pcc sem impedimento
pcc ter tempo
intenção planos
intenção provável
intenção quero
crença capacida física
crença saúde
crença aparência física
“Eigenvalue”
% Variância
F1
F2
F3
F4
F5
-.77
.75
-.74
.72
.70
.57
.79
.78
.74
.71
.62
,35
,32
.67
.58
.58
.56
.56
.50
5.40
23.5
2.72
11.8
2.14
9.3
.36
.80
.79
.79
.31
1.40
6.1
.75
.75
.64
1.27
5.5
153
Apresentação dos Resultados
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
Apresentação dos Resultados
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
pm9 receio conseq. saúde se não pratico
pm16 af reduz custos saúde
pm10 af fará mais saudável e feliz
pm15 chateia conseq. saúde dos outros
pm2 fico doente e peso para outros
pm3 as pessoas sabem af é boa p/elas
pm11 af parte imp da vida das pessoas
pm13 comprometo-me a praticar
pm12 tenho quem me encoraje
pm14 notas para programar af
pm7 roupa acessível à prática
pm19 amigos encorajam
pm18 caminhada em vez de tv relaxa
pm5 af regula o humor
pm4 af qdo cansado faz sentir melhor
“Eigenvalue”
% Variância
Factor PM
cognitivos
.74
.68
.62
.59
.54
.49
48
.39
4.43
29.5
Factor PM
comportamentais
.31
.65
.65
.63
.60
.59
.56
.50
.40
1.40
9.3
Como resultado destes dois factores, criámos duas variáveis através do somatório
dos respectivos itens, PMcog7 (processos de mudança cognitivos) e PMcomp8 (processos
de mudança comportamentais), que iremos utilizar nas análises de regressões.
4. Estudo da actividade física e comportamento sedentário
4.1. Tipos de actividade física praticada
O gráfico seguinte apresenta as actividades físicas realizadas pelos sujeitos durante
os sete dias da última semana a que se referia o questionário sobre a prática de actividade
física, realizado no âmbito deste estudo.
155
Apresentação dos Resultados
Figura 7.1 Actividades realizadas durante os últimos 7 dias da semana
14,5 Atletismo
Treino de força
atletismo
Treino de força
16,6 Corrida
17,7 Flexibilid/aling.
18 Ténis/T.mesa
Correr/"joging"
Flexibilidade/along.
19,2 Basquetebol
Ténis/ténis de mesa
19,5 Dançar divert.
23,3 Natação
25Andar de bicicleta
Basquetebol
Dançar por divertimento
26,2 Trab. dom.
35,2 Transp. pé
Natação
43,5 Futbol/futsal
48,5 Andar a pé
0
10
20
30
40
50
60
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%)
(χ2(1)= 6.00; p=.014); fazem mais trabalho doméstico (35.6%) do que os rapazes (17.9%)
(χ2(1)= 13.86; p=.000), praticam mais natação (28.1%) do que os rapazes (19%) (χ2(1)= 3.97;
p=.046) e dançam por divertimento mais vezes (36.9%) do que os rapazes (4.3%) (χ2(1)=
57.73; p=.000). Os rapazes praticam mais futebol (60.9%) do que as raparigas (24.4%) (χ2(1)=
46.28; p=.000), praticam mais ténis (23.9%) do que as raparigas (11.3%) (χ2(1)= 9.29; p=.002) e
realizam mais treino de força (21.2%) do que as raparigas (8.8%) (χ2(1)= 10.17; p=.001).
Entre os anos de escolaridade revelaram-se ainda menos diferenças significativas.
Os sujeitos do 7ºano praticam mais atletismo (19.1%) do que os do 10ºano (9.9%) (χ2(1)=
156
Apresentação dos Resultados
5.78; p=.016), fazem mais corrida ou jogging (22.5%) do que os do 10ºano (10.5%)
(χ2(1)=8.98; p=.003) e andam mais de bicicleta (11.6%) do que os do 10ºano (3.5%) (χ2(1)=
19.54; p=.000). Os sujeitos do 10ºano apenas praticam mais a actividade de treino de força
(20.5%) do que os do 7ºano (10.4%) (χ2(1)=6.68; p=.010) (ver quadros no anexo 4).
4.2. Tipos de comportamentos sedentários realizados
O gráfico seguinte apresenta as percentagens de comportamentos sedentários
realizados no tempo livre durante todos os sete dias da última semana a que se referia o
questionário.
Figura 7.2 Comportamentos sedentários realizados todos os dias da semana
0,3
1,9
13,2
13,2
13,5
15,7
32,7
36
59,9
0
20
40
60
Outros Comportamentos
Dormir a sesta
Ler livros, revistas, jornais
Jogar jogos de vídeo (Gameboy, playstation)
Navegar na internet, Chat's, Email's
Jogar jogos de computador
Ouvir música (sem actividade)
Fazer o TPC ou estudar
Ver TV
80
O gráfico apresentado acima regista apenas a percentagem de comportamentos
sedentários realizados todos os dias da última semana. Ou seja, 59.9% dos sujeitos da
amostra referem ver televisão ou vídeo durante os sete dias da semana, 36% dos sujeitos
referem fazer os trabalhos de casa (TPC) ou estudar os sete dias da semana, e 32.7% refere
ouvir música (sem actividade) todos os dias da semana.
Nota: Não nos foi possível apresentar, tal como no gráfico anterior, quais as
actividades mais efectuadas, pois no questionário não incluímos uma questão dicotómica
de “Sim/Não”. Deste modo, para termos uma ideia dos comportamentos sedentários mais
realizados na semana pelos sujeitos resolvemos considerar apenas os comportamentos que
os jovens referem ter realizado todos os dias da semana.
4.3. Caracterização dos sujeitos segundo o nível de actividade física
O questionário relativo ao nível actual de actividade física dos sujeitos (NivelAF)
permitiu dividir a amostra em dois grupos (GruposNivelAF) - os Pouco Activos e os
157
Apresentação dos Resultados
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
100
0
Pouco Activos
70,7
50
Activos
29,3
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
%
%
Pouco Activos (n=104)
45.2
54.8
Activos (n=251)
56.2
43.8
GruposNivelAF
*(χ2 (1)= 3.560; p=.059)
O Quadro 7.6 indica-nos que, embora não atingido o nível de significância
estatística, as raparigas (54.8%) aparecem mais frequentemente no grupo dos Pouco
Activos do que os rapazes (45.2%); por sua vez, os rapazes surgem mais frequentemente
no grupo dos Activos (56.2) do que as raparigas (43.8%). Uma vez que o nível de
significância está no limite (p ≈ .50) podemos afirmar que as raparigas parecem ser
sensivelmente menos activas que os rapazes.
158
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.7 Distribuição dos grupos Pouco Activos e Activos pelos anos de escolaridade
Escolaridade*
7º ano
10ºano
%
%
Pouco Activos (n=104)
56.7
43.3
Activos (n=251)
49.8
50.2
GruposNivelAF
*(χ2 (1)= 3.560; p=.059)
A distribuição dos sujeitos dos dois grupos Pouco Activos e Activos pelos anos de
escolaridade [χ2(1)=1.414; p=.234)] não é significativamente diferente. Ou seja, não parece
haver uma diferença significativa entre os dois anos de escolaridade relativamente aos
níveis de actividade física.
Quadro 7.8 Diferenças entre grupos Pouco Activos e Activos quanto à idade
Idade
M
DP
t
p
-.804
GruposNivelAF
Pouco Activos
13.52
1.70
Activos
13.67
1.62
.422
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
Pouco esforço
Algum esforço
Imenso esforço
(n=39)
(n=164)
(n=121)
%
%
%
Pouco Activos
17.2
57.5
25.3a
Activos
10.1
48.1
41.8 a
GuposNivelAF
*(χ2 (2)= 8.411; p=.015); a Residual ajustado de 2.7 (>1.96)
Relativamente à percepção de intensidade da actividade física, os resultados
apresentados no Quadro 7.9 evidenciam que a distribuição dos grupos Activos e Pouco
159
Apresentação dos Resultados
Activos [χ2(2)=8.411; p=.015)] é significativamente diferente, sobretudo, no nível de
intensidade “Imenso esforço” (dado que possui um residual ajustado de 2.7 superior a
1.96). Verifica-se que os sujeitos que referem aplicar “Imenso esforço” na sua actividade
física 41.8% estão no grupo dos Activos, enquanto apenas 25,3% estão no grupo dos
Pouco Activos.
Em síntese, podemos afirmar que os adolescentes mais activos referem aplicar mais
frequentemente um nível de intensidade superior (“imenso” esforço) do que os
adolescentes menos activos.
4.4. Estudo das categorias da actividade física
Para estabelecer relação entre os tipos de actividade física praticada e as diferenças
entre os diversos grupos, efectuámos antecipadamente uma divisão das actividades
incluídas no questionário, sobre a prática de actividade física na última semana, com base
nas definições que distinguem, desporto, exercício físico e actividade física (ver capítulo
1). Assim, criámos as categorias: desporto e dança (DespDança) que inclui todos os
desportos ou modalidades tipo dança praticada com objectivos de competição ou
representação; a categoria exercício físico (ExFísico) que inclui todas as formas de
exercício físico realizado para manter ou aumentar a condição física; e a categoria
actividade física (AcFísica) que inclui todas as formas de actividade física que não estão
incluídas nas categorias anteriores (ver selecção das actividades na definição das variáveis
- capítulo 6). Em seguida, apresentamos a distribuição dos sujeitos por estas três
categorias.
Seguidamente, utilizámos o t-student para amostras independentes, a fim de
analisar as diferenças entre o género, os anos de escolaridade e os dois grupos
Activos/Pouco Activos no que diz respeito às categorias de actividade física. Para
compreender melhor estas diferenças apresentamos em anexo a distribuição de todas as
actividades incluídas em cada uma das categorias relativamente ao género e ano de
escolaridade, através do qui-quadrado (ver anexo 4).
160
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.10 Diferenças entre rapazes e raparigas quanto às categorias de actividade física
Género
Rapaz
Rapariga
M
DP
M
DP
t
p
DespDança
2.23
2.13
1.96
2.01
1.208
.228
ExFísico
.59
.97
.59
.91
.048
.962
AcFísica
1.69
1.60
2.45
1.73
-4.224
.000
Categorias
O estudo das diferenças entre os géneros evidenciou a existência de diferenças
estatisticamente significativas apenas para a variável AcFísica [t(342)=-4.224; p=.000], o
que permite concluir que as raparigas praticam mais actividades físicas propriamente ditas
(M=2.45; DP= 1.73) do que os rapazes (M=1.69; DP=1.60). Relativamente às categorias
desporto e dança e exercício físico, as diferenças entre os géneros não são significativas.
Quadro 7.11 Diferenças entre os anos de escolaridade quanto às
categorias de actividade física
Escolaridade
7ºAno
10ºAno
M
DP
M
DP
t
p
DespDança
2.46
2.40
1.75
1.62
3.175
.002
ExFísico
.50
.80
.68
1.06
-1.730
.085
AcFísica
2.46
1.89
1.62
1.37
4.725
.000
Da análise do Quadro 7.11 podemos verificar que há diferenças estatisticamente
significativas entre os sujeitos do 7º e 10º ano apenas para as variáveis DespDança e
AcFísica [t(342)=3.175; p=.002 e t(342)=4.725; p=.000]. Verificamos que os sujeitos do
7ºano praticam mais actividades de desporto e dança (M=2.46; DP=2.40) e mais
actividades físicas propriamente ditas (M=2.46; DP=1.89) do que os sujeitos do 10ºano
[(M=1.75; DP=1.62) e (M=1.62; DP=1.37)], respectivamente.
161
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.12 Diferenças entre os grupos Pouco Activos/Activos quanto às categorias de AF
GruposNívelAF
Activos
Pouco Activos
M
DP
M
DP
t
p
DespDança
2.37
2.14
1.50
1.84
-3.446
.001
ExFísico
.72
1.04
.29
.57
-4.797
.000
AcFísica
2.06
1.79
2.12
1.50
.295
.768
No que diz respeito às diferenças entre o grupo de Activos e Pouco Activos quanto
às categorias da actividade física, os resultados mostram que os dois grupos apresentam
diferenças estatisticamente significativas em relação às actividades incluídas na categoria
DespDança [t(333)=-3.446; p=.001] e ExFísico [t(333)=-3.735; p=.000]. Ainda a referir que
não se encontram diferenças para a categoria AcFísica.
Em síntese, os sujeitos Activos referem praticar mais actividades de desporto e
dança (M=2.37; DP=2.14) do que os Pouco Activos (M=1.50; DP=1.84), e para além
disso, os referidos mesmos sujeitos referem praticar mais actividade tipo ExFísico (M=.72;
DP=1.04) do que os Pouco Activos (M=.29; DP=1.50).
5. Estudo dos determinantes da actividade física
5.1 Comparação entre os grupos Pouco Activos/Activos
No quadro seguinte apresentamos as diferenças entre os grupos Pouco Activos e
Activos relativamente a algumas variáveis em estudo e, nomeadamente, o total de minutos
de actividade física praticada numa semana (totalminAF), a idade e as variáveis da teoria
do comportamento planeado (AVCC, CRENÇA, NORMA PCC E INTENÇÃO). Os grupos foram
comparados entre si em cada uma destas variáveis. Para o efeito utilizámos o teste de
análises simples da variância (Anova-One Way).
162
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.13 Comparação entre os dois grupos Pouco Activos/Activos
Pouco Activos
(n=104)
M
DP
Activos
(n=251)
M
DP
F
p
TotalminAF
(min/semana)
864.43
980.66
1428.52
1363.77
14.64
.000
Idade
13.52
1.70
13.67
1.62
.646
.422
AVCC
20.85
8.97
23.72
8.07
8.489
.004
CRENÇA
13.43
1.94
13.91
1.49
5.972
.015
NORMASUB
17.79
3.87
19.02
4.45
5.632
.018
PCC
22.85
4.02
25.07
3.76
23.648
.000
INTENÇÃO
10.14
3.10
12.63
2.83
53.523
.000
Os resultados obtidos (Quadro 7.13) indicam que os sujeitos Pouco Activos
praticam em média 864.43 minutos de actividade física por semana, o que se diferencia
significativamente dos 1428.52 minutos de actividade física por semana que praticam os
Activos [F(1,353)=14.64; p=.000].
No que concerne, às variáveis da teoria do comportamento planeado, constatamos
que há diferenças estatisticamente significativas entre os grupos para todas as variáveis: a
avaliação das consequências [F(1,345)=8.489; p=.004], as crenças comportamentais
[F(1,342)=5.972; p=.015], as normas subjectivas [F(1,333)=5.632; p=.018], a percepção de
controlo do comportamento [F(1,340)=23.648; p=.000] e as intenções comportamentais
[F(1,353)=53.523; p=.000]. Verifica-se que o grupo dos sujeitos Pouco Activos obtém
sempre valores de médias inferiores aos do grupo sujeitos Activos.
Quanto à idade os dois grupos não apresentaram diferenças significativas entre si.
5.2. Estudo das variáveis mediadoras da diferença entre Activos/Pouco Activos
Para explicar a influência que as variáveis demográficas, género e idade, e as
variáveis da teoria do comportamento planeado (AVCC, CRENÇA, NORMA, PCC e
INTENÇÃO,) têm na divisão dos dois grupos Activos e Pouco Activos, efectuamos análises
de regressão logística pelo método Enter.
163
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.14 Regressão Logística das variáveis demográficas e variáveis da teoria do
comportamento planeado como preditoras dos grupos Pouco Activos/Activos
OR
(1<OR<1)
.692
95% I.C
(1<IC<1)
[.402, 1.191]
.184
Idade
1.098
[.927, 1.302]
.279
AVCC
1.016
[.984, 1.049]
.338
CRENÇA
.954
[.795, 1.144]
.610
NORMA
1.017
[.950, 1.089]
.626
PCC
1.109
[1.028, 1.197]
.008
INTENÇÃO
1.222
[1.110, 1.345]
.000
Género
p
Os resultados do Quadro 7.14 indicam que as únicas variáveis que predizem as
diferenças entre os dois grupos são a percepção de controlo do comportamento (OR=1.109;
95% IC[1.028, 1.197]; p=.008) e a intenção (OR=1.222; 95% IC[1.110, 1.345]; p=.000)
5.3. Estudos das variáveis preditoras do nível de actividade física
Para testar o modelo da teoria do comportamento planeado como hipótese
explicativa da adopção do comportamento de actividade física, efectuámos várias análises
de regressão linear.
Em primeiro lugar, testámos a influência que a variável INTENÇÃO tem na
variável NívelAF (Quadro 7.15). Em segundo lugar, testámos a influência da INTENÇÃO
e das restantes variáveis da teoria do comportamento planeado (AVCC, CRENÇA,
NORMA, PCC e INTENÇÃO) na mesma variável dependente NívelAF (Quadro 7.16).
Quadro 7.15 Regressão linear da INTENÇÃO como preditora do NivelAF
R2
INTENÇÃO
P <.001
164
.211
R2
Ajustado
Beta
t
p
.209
.459
9.712
.000
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.16 Regressão linear das variáveis da teoria do comportamento planeado
como preditoras do NívelAF
R2
R2
Ajustado
Beta
.054
t
1.035
p
.301
-.053
-.910
.363
NORMA
.080
1.451
.148
PCC
.118
2.017
.045
INTENÇÃO
.381
6.627
.000
AVCC
CRENÇA
.220
.207
Os resultados obtidos mostram que apenas a INTENÇÃO (B=.381; p=.000) e a
PCC (B=.118; p=.045) são preditoras do NívelAF. Estas duas variáveis, no seu conjunto,
explicam
21%
da
variância
do
NívelAF
[R2=.220;
R2Aj=.209;
Erro=1.649;
F(5,309)=17.431; p<.001], sabendo que a intenção se mostra o melhor preditor.
5.4. Estudo das variáveis preditoras da intenção
Em seguida, e ainda à luz da teoria do comportamento planeado, analisámos as
variáveis susceptíveis de influenciar a intenção. O Quadro 7.17 apresenta esta relação entre
as variáveis em estudo.
Quadro 7.17 Regressão linear das variáveis, AVCC, CRENÇA, NORMA, PCC
como preditoras da INTENÇÃO
R2
R2
Ajustado
AVCC
CRENÇA
NORMA
.236
.226
PCC
Beta
t
p
.139
2.740
.006
.199
3.597
.000
.137
2.569
.011
.239
4.309
.000
Os resultados apresentados mostram que as variáveis, AVCC (B=.139; p=.006),
CRENÇA (B=.199; p=.000), NORMA (B=.137; p=.011) e PCC (B=.239; p=.000), são
preditoras da INTENÇÃO. Ou seja, as quatro variáveis explicam 23% variância da
INTENÇÃO [R2= .236; R2 Aj =.226; Erro =2.634; F (4, 317)= 24.424; p <.000], sabendo
que a PCC se revela o melhor preditor.
Na figura seguinte, representámos o modelo da teoria do comportamento planeado,
onde são apresentadas as variáveis preditoras da INTENÇÃO e as variáveis preditoras do
165
Apresentação dos Resultados
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):
Atitude
Figura 7.4 Relações entre as variáveis da teoria do comportamento planeado
Avaliação
Consequencias
Crença
Comportamento
.139*
.199*
Norma
subjectiva
Percepção de
controlo do
comportamento
.137*
.239*
Intenção
comportamentais
.381*
Nível de
Actividade
física
.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.
5.5. Estudo dos processos de mudança como preditores do nível de actividade
física
Em seguida procedemos à análise da influência dos processos de mudança
cognitivos e comportamentais (PMcog7 e PMcomp8 respectivamente) no nível de
actividade física dos sujeitos (NívelAF). Para tal efectuámos análises de regressão linear,
pelo método Enter, onde incluímos, também, as variáveis demográficas, género e idade.
166
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.18 Regressão linear múltipla do género, idade e processos de mudança
como preditores do NívelAF
R2
Passos
R2
Ajustado
Beta
- .131
t
-2.295
p
.022
.024
.421
.674
Género
-.100
-1.907
.057
Idade
.060
1.170
.243
-.036
-.577
.565
.421
6.788
.000
Género
Idade
PMCog7
1
2
.019
.439
.012
.182
PMComp8
Os resultados demonstram que, no primeiro passo, a variável género (B= -.131;
p<.022) parece predizer o nível de actividade física, e a idade não tem significancia
estatística. Ou seja, o género explica 1.2% da variância total do nível de actividade física
[R2 Aj =.012; Erro =1.845; F (2; 309)= 2.953; p <.000].
Contudo, quando associamos o género e idade às duas variáveis dos processos de
mudança (no segundo passo), verificamos que o género deixa de ser significativo e apenas
os processos de mudança comportamentais (PMComp8) (B=.421; p<.000) parecem
predizer o nível de actividade física dos sujeitos. Esta variável explica 18% da variância do
nível de actividade física [R2 Aj =.182; Erro =1.694; F (4, 307)= 16.690; p <.000].
Em síntese, isto significa que não é tanto o género que explica o nível de actividade
física, mas sim o tipo de processos de mudança que os sujeitos utilizam, neste caso
particular, os processos de mudança comportamentais.
5.6. Estudo dos processos de mudança como preditores da atitude, norma e
percepção de controlo do comportamento
Procedemos à análise da influência dos processos de mudança cognitivos e
comportamentais (PMcog7 e PMcomp8) nas variáveis, ATITUDE (ou seja, AVCC e
CRENÇA), NORMA e PCC (preditoras da intenção segundo a teoria do comportamento
planeado), tal como sugere Corneya & Bobick1 (2000) quando procura integrar este
modelo com o modelo transteórico (ver capítulo 4). Para tal efectuámos quatro análises de
regressão linear pelo método Enter.
1
Ver capítulo 4, onde é exposto este modelo teórico que integra conceitos do modelo transteórico na teoria
do comportamento planeado.
167
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.19 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da avaliação das
consequências (AVCC)
R2
PMCog7
PMComp8
.062
R2
Ajustado
.056
Beta
.104
t
1.584
p
.114
.176
2.672
.008
Os resultados revelam que apenas os processos de mudança comportamentais
(PMComp8) (B=.176; p=.008) parecem predizer a avaliação das consequências do
comportamento. Os processos de mudança comportamentais explicam 6% da variância
total da AVCC [R2= .062; R2 Aj =.056; Erro =8.146; F (2, 308)= 10.119; p <.000].
Quadro 7.20 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da CRENÇA
R2
PMCog7
PMComp8
.069
R2
Ajustado
.063
Beta
.232
t
3.565
p
.000
.052
.808
.420
Os resultados revelam que apenas os processos de mudança cognitivos (PMCog7)
(B=.232; p=.000) parecem predizer as crenças do comportamento. Os processos de
mudança cognitivos explicam 6% da variância total da CRENÇA [R2= .069; R2 Aj =.063;
Erro =1.467; F (2, 306)= 11.380; p <.000].
Quadro 7.21 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da NORMA
R2
PMCog7
PMComp8
.185
R2
Ajustado
.180
Beta
.206
t
3.308
p
.001
.282
4.538
.000
Como vemos no quadro, ambos os processos de mudança cognitivos (PMCog7)
(B=.206; p=.001) e comportamentais (PMComp8) (B=.282; p=.000) parecem predizer a
norma. Os dois tipos de processos de mudança explicam 18% da variância total da
NORMA [R2= .185; R2 Aj =.180; Erro =3.970; F (2, 299)= 33.941; p <.000].
168
Apresentação dos Resultados
Quadro 7.22 Regressão linear dos processos de mudança como preditores da PCC
R2
PMCog7
PMComp8
.253
R2
Ajustado
.248
Beta
.103
t
1.772
p
.077
.440
7.534
.000
P < .001
Os resultados revelam que apenas os processos de mudança comportamentais
(PMComp8) (B=.440; p=.000) parecem predizer a percepção de controlo do
comportamento. Os processos de mudança comportamentais explicam 25% da variância
total da PCC [R2= .253; R2 Aj =.248; Erro =3.277; F (2, 306)= 51.781; p <.000].
5.7. Adequação da teoria do comportamento planeado para a amostra em
estudo de através da análise de equações estruturais
Por ser central neste estudo a teoria do comportamento planeado e, dado que os
métodos de recolha das auto-avaliações dos adolescentes podem apresentar limitações,
decidimos utilizar métodos de equações estruturais, como forma de controlar melhor os
efeitos das medidas.
Os índices de ajustamento foram calculados com a finalidade de se obter
informação sobre a capacidade do modelo para explicar os dados. Dado que os diferentes
índices são frequentemente sensíveis a diferentes influências, por exemplo, o tamanho da
amostra, (Schumacker & Lomax, 1996), foram utilizados múltiplos índices, de modo a
poder mostrar uma avaliação mais abrangente dos modelos, que neste caso são, a teoria do
comportamento planeado (modelo 1), e a teoria do comportamento planeado associado às
variáveis independentes género e idade (modelo 2).
Assim, para avaliar a adequação de cada modelo utilizámos os seguintes índices de
ajustamento: Bentler-Bonnet Nonnormed Fit Index (NNFI), Comparative Fit Index (CFI),
Standardized Root Mean Square Residual (SRMR), Root Mean Square Error
Approximation (RMSEA). Um adequado ajustamento do modelo é indicado por valores
superiores a .95 nos índices NNFI e CFI (HU & Bentler, 1999, cit. in Halliday-Boykins &
Graham, 2001), e inferiores a .05 nos índices SRMR e RMSEA (Bentler, 1995). Em
relação ao índice RMSEA, Browne e Cudeck (1993, cit. in Gustafsson, 2000) referem
como aceitável um valor inferior a .80. Para cada um dos modelos é ainda apresentado o
qui-quadrado (χ2).
169
Apresentação dos Resultados
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
Apresentação dos Resultados
Figura 7.5 Adequação da teoria do comportamento planeado (p< .05)
Atitude
Crenças
comportament.
.091*
Avaliação das
consequências
.312*
.417*
.206*
.139*
.188*
Norma
Subjectiva
.136*
.395*
Intenção
R2= .24
Nível de
Actividade Física
R2= .21
.217*
.283*
.231*
.125*
Percepção
Controle
Comportament
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 (R2) verificamos que explicam 24% da variância da INTENÇÃO. Por sua vez a
INTENÇÃO e a PCC influenciam de forma significativa o NívelAF, e o valor do Quiquadrado (R2) mostra-nos que ambas explicam 21% da variância do NívelAF. Podemos
ainda dizer que, a PCC é o melhor preditor das intenções, e que a INTENÇÃO é o melhor
preditor do nível de actividade física. Relativamente às correlações entre as variáveis
CRENÇA, AVCC, NORMA e PCC, estas mostram-se todas significativas e positivas.
Os índices de ajustamento resultantes desta análise podem ser observados na
Tabela 7.1.
Tabela 7.1 Índices de ajustamento para o modelo da TCP
Modelo 1
(TCP)
χ2
gl
p
3.58
3
.31
RMSEA
(90% I.C.)
.025
SRMR1
CFI
NNFI
.21
.997
.984
(.000; .101)
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
Apresentação dos Resultados
.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
-.099
.119*
Crença
Atitude
Av. Conseq.
.209*
.135*
-.023
..051
Intenção
R2=.25
.384*
Nível de
Actividade
Física
.139*
Norma Subject.
.129*
.142*
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 (R2=.22). Neste caso, nem a idade nem o género são
significativos. Relativamente à intenção, os preditores do modelo 1 mantêm-se (a crença, a
atitude, a norma e a percepção de controlo do comportamento) e a idade passa a predizer
também as intenções. Os valores do Qui-quadrado (R2) demonstram que todas estas
172
Apresentação dos Resultados
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
Modelo 2
χ2
(g.l.)
p
4.12
(3)
.20
RMSEA
(90% IC)
.034
(.000;.107)
SRMR
CFI
NNFI
.017
.995
.954
Relativamente ao modelo 2, todos os índices de ajustamento parecem confirmar a
adequação do modelo. Tanto o CFI como o NNFI têm valores superiores a .95.
Relativamente aos índices SRMR e RMSEA ambos apresentam valores inferiores a .05. O
Qui-quadrado não sendo significativo (p=.20 >.05) confirma igualmente a adequação do
modelo 2.
As correlações entre as variáveis do modelo 2 são apresentadas numa tabela à parte
(Tabela 7.3) que mostramos em seguida.
Tabela 7.3: Correlações entre as variáveis do Modelo 2
Variáveis
idade
idade
CRENÇA
AVCC
NORMA
PCC
---
CRENÇA
-.075*
AVCC
.002
.091*
NORMA
-.041
.312*
.188*
--
PCC
-.115*
.417*
.217*
.283*
---
*p<.05
Pela análise da Tabela podemos constatar que, as correlações entre as variáveis do
modelo 2 são as seguintes:
- a IDADE tem uma relação significativa negativa com a CRENÇA e a PCC, ou
seja, quanto mais velhos os jovens menor é a CRENÇA e PCC (a relação da
173
Apresentação dos Resultados
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.
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