O uso da análise fatorial na determinação das dimensões da qualidade percebida em uma biblioteca universitária

Abstract

Resumo: Os órgãos prestadores do serviço público vêm despertando para um aperfeiçoamento no sentido de aumentar a qualidade pela eficácia e eficiência na administração. As bibliotecas universitárias sendo mediadoras entre a informação e a comunidade universitária, apoiando os processos de ensino, pesquisa e extensão, fornecem insumos de valor estratégico no processo de crescimento e modernidade, devendo adequar seus produtos (bens e serviços) às novas necessidades e exigências de seus clientes. Dentre as tecnologias revolucionárias de administração do conhecimento, que têm sido utilizadas com sucesso, está o controle de qualidade. No intuito de subsidiar a ação dos administradores de uma biblioteca universitária, propondo dimensões da qualidade percebida junto aos seus usuários, é que este trabalho foi desenvolvido, possibilitando assim a identificação de seus pontos fortes e das principais oportunidades de melhorias na formulação de políticas e estabelecimento de novas metas de desempenho. Para tanto, foi elaborado um instrumento baseado nas escalas SERVQUAL e LibQUAL™, através do qual usuários da biblioteca apontam suas expectativas e avaliam a desempenho dos serviços oferecidos. O instrumento testado apresentou elevado índice de consistência interna (Alpha de Cronbach superior a 0,90). Baseado no modelo da qualidade de serviços criada por Parasuraman; Berry e Zeithalm (Gap Analysis), e comparando expectativas com percepções dos usuários em relação a cada variável manifesta (atributo identificado para determinado serviço) é obtido um panorama geral da qualidade percebida. A matriz obtida pela diferença entre o desempenho e as expectativas dos usuários em relação a cada variável manifesta do modelo e submetida a Análise de Agrupamentos Hierárquicos. Baseado no número de clusters obtidos é que foi definido o número de fatores a serem extraídos, utilizando dois métodos da Análise Fatorial: componentes principais e máxima verossimilhança. Para confirmar o número de fatores foi adotada a estratégia sugerida por Johnson e Wichern (1992) de verificar se os pesos fatoriais obtidos para um particular fator concordam. Foi realizada também a Análise Fatorial Hierárquica, onde fatores sem a restrição da ortogonalidade (fatores oblíquos) foram definidos. Desse modo são obtidas as variáveis latentes, representadas por fatores confirmados pelos diferentes métodos de agrupamentos, definindo as dimensões da qualidade percebida.

Abstract: Public service utility organisms are becoming aware of the need of an improvement in the sense of increasing quality through the effectiveness and efficiency of their administration. Because university libraries are mediators between information and the universitycommunity, giving support to teaching, research and extension proceedings, they offer input of strategic value to the growth and modernization processes, while they have to adequate their products (goods and services) to their clients’new needs and demands. Among the revolutionary technologies of administration of knowledge that have been successfully used is quality control. This study was developed with the aim of subsidizing the work of the administrators of a university library, and it proposes dimensions of quality, perceived through its users, thus enabling the identification of its strong aspects and of the main opportunities for the improvement of policies and for the establishment of new goals of performence. In order to achieve this, an instrument based on SERVQUAL and LibQUAL scales was developed, through which the users of the library can point out their expectations and estimate the performance of the services offered. This instrument presented a high index of internal consistency (Cronbach’s Alpha higher than 0,90). By using the quality of service model created by Parasuraman, Berry and Zeithalm (Gap Analysis) as a model, as well as by comparing the expectations to the perceptions of the users in relation to each variable manifested (attribute identified for a given service) a general view of the perceived quality is obtained. The matrix was obtained through/by the difference between the performance and the expectations of the users in relation to each manifested variable of the model and submitted to the Hierarchic Grouping Analysis. The number of factors to be extracted was defined by means of the number of clusters obtained. Two methods of Factorial Analysis were used in this process: main components and maximum likelihood. In order to confirm/ratify the number of factors a strategy suggested by Johnson and Wichern (1992) was adopted, which verifies if the factorial weights obtained for a particular factor are in accordance. A Hierarchic Factorial Analysis was also performed, in which factors without a restriction as to orthogonality (oblique factors) were defined. Latent variables were thus obtained, represented by factors confirmed by the different grouping methods, which defined the dimensions of the perceived quality.