1 / 1

Introdução

    O Contexto Motivacional têm sido entendido, como sendo todos os fatores do ambiente e de relações interpessoais. Mediante isso estudos tem procurado desenvolver e aprimorar instrumentos capazes de identificar as orientações motivacionais desencadeadas por fatores internos e externos.

Objetivo

    O Objetivo desta pesquisa foi analisar as propriedades psicométricas do Questionário de Percepção do Clima Motivacional no Esporte – 2 (PMCSQ-2). Este questionário foi desenvolvido para verificar a Percepção do Clima Motivacional no Esporte. Este possue dois principais construtos, Maestria e Ego. Esses dois construtos estão divididos em três subitens (Maestria: aprendizagem cooperativa, esforço/aperfeiçoamento e importante papel na equipe; Ego: rivalidade intraequipe, reconhecimento desigual e punição pelos erros.

Participantes

    245 atletas (n = 245, média de idade = 10,70 sd = 1,05), sendo que essa foi constituída de 168 meninos e 77 meninas praticantes de esportes coletivos em clubes de Porto Alegre, RS.

Instrumento para coleta de dados

    Questionário de percepção do Clima Motivacional no Esporte –2. (PMCSQ-2).

Resultados

    Para analisar as propriedades psicométricas do PMCSQ-2 utilizaram-se técnicas da análise multivariada, dentre as quais análise de agrupamentos (AA), análise fatorial (AF) e análise de consistência interna, mediante o alfa de Cronbach das trinta e três variáveis analisadas na pesquisa. Após a análise do dendograma foi aplicado um teste de confiabilidade do instrumento, para verificar a consistência interna entre as variáveis em estudo. O teste utilizado foi o alfa de Cronbach, que forneceu um valor de 0,80, sendo este aceito como um índice adequado, para a análise realizada (SPRAUGE & WATSON apud HAIR 2005). Para se proceder a AF, utilizou-se o teste do KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), o qual forneceu um valor de 0,83 e o teste de Bartlett Test, com valor de 2313,95 com 528 graus de liberdade e nível de significância de p = 0,000.

Avaliação psicométrica das trinta e três variáveis

    Análise de agrupamentos: A Análise de agrupamento servirá de suporte para a Análise Fatorial a qual possibilitará uma melhor interpretação dos resultados obtidos. Inicialmente, realizou-se uma análise de agrupamentos para verificar os grupos formados no dendograma, ou seja, aquelas variáveis que possuírem as mesmas características irão formar grupos homogêneos, as variáveis que possuírem característica diferenciada das demais formarão grupos heterogêneos.

Figura 1. Dendograma referente as variáveis originais

    Na Figura 1 optou-se por traçar esta linha entre as alturas 24 e 25, que representam as distâncias euclidianas de ligação entre as variáveis. Observa-se a formação de três grupos distintos. O primeiro grupo do dendograma foi formado pelas variáveis pcmm1 e pcmm10, já o segundo e maior grupo do dendograma foi formado pelas variáveis pcme2, pcme3, pcmm4, pcmm5, pcmm19, pcmm25, pcmm30, pcmm8, pcmm20, pcmm32, pcmm21, pcmm33, pcmm11, pcmm31, pcmm28, pcmm14, pcme17, pcme26, pcme7, pcme9, pcme18, pcme13, pcme29, pcme22 e pcme6 e o terceiro grupo e de maior importância no dendograma formado pelas variáveis pcme12, pcme15, pcme23, pcme27 e pcme24. Após a análise do dendograma foi aplicado um teste de confiabilidade do instrumento, para verificar a consistência interna entre as variáveis em estudo. O teste utilizado foi o alfa de Cronbach, que forneceu um valor de 0,80, sendo este aceito como um índice adequado, para a análise realizada (SPRAUGE & WATSON apud HAIR 2005).

    Como pré-requisito para aplicar a análise fatorial, fez-se a matriz de correlação entre as variáveis para verificar a existência de correlação entre as mesmas. Observando a Tabela 1, verifica-se que várias correlações são consideradas baixas, ou seja, não seria viável aplicar a AF, que necessita que as variáveis estejam correlacionadas.

    Como o número de variáveis e de casos é elevado optou-se por apresentar na Tabela 1 apenas parte da matriz de correlação, sendo que as demais correlações são análogas a estas primeiras.

    Para se proceder a AF, deve-se realizar outros testes que possibilitem proceder com a análise. Um dos testes é o da adequação das variáveis envolvidas para verificar a possibilidade da execução da análise, por meio do teste KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), o qual forneceu um valor de 0,83 e o segundo o de Bartlett Test com valor de 2313,95 com 528 graus de liberdade e nível de significância de p = 0,000. Como este resultado é considerado satisfatório para que se proceda com a análise, pois o valor do KMO de 0,83 é considerado ótimo.

Tabela 2. Autovalores e percentual de variância explicada

    Pode-se observar na Tabela 2 que aproximadamente 60,26% da variabilidade dos dados é explicado pelos dez fatores principais, isso significa que das trinta e três variáveis originais com 245 observações, passou-se a utilizar dez fatores, que representam o conjunto original, com isso, houve uma redução de dimensionalidade com perda de explicação de 40,74%.

Figura 2. Gráfico representativo para a seleção do número de componentes que devem ser utilizadas para análise

    Analisando a Figura 2 pode-se concluir que o primeiro fator é o que possui a maior explicação das variáveis analisadas, com 19,80% de explicação, como verifica-se junto a esta figura gráfica o qual apresenta a maior queda no mesmo. Já o segundo fator possui um grau de explicação inferior ao primeiro, de 10,21% também contribuindo para a explicação do banco de dados e assim sucessivamente até o décimo fator.

    Com o objetivo de encontrar as variáveis que melhor explicam cada fator, fez-se a rotação varimax normalizada, a qual possibilitou uma melhor visualização dos eixos, bem como encontrar as cargas fatoriais que compõe cada fator, conforme Tabela 3.

    Analisando a Tabela 3, pode-se verificar que no fator 1 a variável que melhor explica esse fator o pcmm25, ou seja, o mesmo poderá ser denominado de fator de Percepção do Clima Motivacional Orientado para a Maestria; Já o fator 2 a variável que melhor explica esse fator foi a pcme3, ou seja, o mesmo poderá ser denominado de fator de Percepção do Clima Motivacional Orientado para o Ego. E assim sucessivamente para os outros fatores.

Figura 3. Representação gráfica dos planos fatoriais, Fator 1 versus o Fator 2

 

Figura 4. Representação gráfica dos planos fatoriais, Fator 1 versus o Fator 3

 

Figura 5. Representação gráfica dos planos fatoriais, Fator 1 versus o Fator 4

 

Figura 6. Representação gráfica dos planos fatoriais, Fator 1 versus o Fator 5

    Mediante os planos fatoriais, pode-se verificar o comportamento das variáveis que melhor explicam cada fator. Na figura 3, no eixo das abscissas verifica-se a variável pcmm25 é que melhor explica esse fator por estar localizada distante da origem em relação ao mesmo, possuindo um valor de fator loading de 0,89. Já o eixo das ordenadas é representado pela variável pcme3, sendo esta a que possui a maior distancia em relação a origem para esse fator à qual obteve um fator loading de 0,96. Na figura 4, no eixo das abscissas verifica-se a variável pcmm25 é que melhor explica esse fator por estar localizada distante da origem em relação ao mesmo, possuindo um valor de fator loading de 0,89. Já o eixo das ordenadas é representado pela variável pcmm10, sendo esta a que possui a maior distância em relação a origem para esse fator à qual obteve um fator loading de -0,94. Na figura 5, no eixo das abscissas verifica-se a variável pcmm25 é que melhor explica esse fator por estar localizada distante da origem em relação ao mesmo, possuindo um valor de fator loading de 0,89. Já o eixo das ordenadas é representado pela variável pcme18, sendo esta a que possui a maior distância em relação a origem para esse fator à qual obteve um fator loading de 0,95. Na figura 6, no eixo das abscissas verifica-se a variável pcmm25 é que melhor explica esse fator por estar localizada distante da origem em relação ao mesmo, possuindo um valor de fator loading de 0,89. Já o eixo das ordenadas é representado pela variável pcme24, sendo esta a que possui a maior distância em relação a origem para esse fator à qual obteve um fator loading de 0,97. Os demais fatores não representados graficamente, fator 6, fator 7, fator 8, fator 9 e fator 10, devido serem análogos aos demais planos fatoriais, não são apresentados no trabalho embora, tenha sido realizada sua análise. As demais variáveis, possuem pouca expressão na composição dos fatores, ou seja, não são significativas ao nível de 70%. Logo, essas variáveis possuíram baixo grau de explicação na realização dessa pesquisa. Com esta análise pode-se afirmar que os fatores selecionados para análise são representativos das variáveis que compõe esses fatores, pois a confiabilidade interna obtida através do Alfa de Cronbach foi satisfatória, a qual forneceu um valor de 0,80.

Conclusão

    Os resultados da Análise Multivariada Exploratória foram semelhantes à de outros estudos que utilizaram o Questionário de Clima Motivacional no Esporte-2 (NEWTON, M.; DUDA, J.L. & YIN, Z., 2000; SEIFRIZ, J. J., DUDA, J. L. & CHI, L., 1992). Esses estudos realizados na área também obtiveram resultados semelhantes a este, os quais mostraram a inexistência de valores de saturação cruzada dos ítens, onde todos os ítens saturaram nos seus respectivos fatores, e de forma reduzida no fator que não lhe correspondia. Através deste estudo pode-se verificar que as informações propiciadas pelo PMCSQ-2 poderão servir de suporte para a estruturação de um ambiente motivacional voltado ao bom desenvolvimento de habilidades esportivas e sociais, podendo ser utilizado por professores e técnicos esportivos.

Referências

• CHI, L & DUDA, J,L. Multi – Sample confirmatory factor analysis of the task and ego orientation in sport questionnaire. Research Quarterly for Exercise and Sport. 1995 Vol. 66: p. 91 – 98, 1995.

• CRONBACH, L.J. Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika. 1951; No. 16: p. 297-334.

• DUDA, J.L. Goals: A social cognitive approach to study of achievement motivation in sport. Handbook of Research in Sport Psychology. 1993, VOL: p. 421-436.

• DUDA, J.L. Motivation in sport settings: A goal perspective approach. Motivation in Sport and Exercise. 1992; VOL: p. 57-92.

• DUDA, J.L.; CHI, L.; NEWTON, M.L.; WALLING, M.D. & CATLEY, D. Task and ego orientation and intrinsic motivation in sport. International Journal of Sport Psychology. V. 26, n. 1, pág.40 – 63, 1995.

• DUNN, J.C. Goal orientations, perceptions of the motivational climate, and perceived competence of children with movement difficulties. Adapted Physical Activity Quarterly. V. 17, n.1, pág. 1 – 19, 2000.

• DURAND, M.; CURY, F.; SARRAZIN, P. & FAMOSE, J. P. Le Questionnaire de Perception du Succès en Sport: Validation française du “ Perception of Success Questionnaire”. International Journal of Sport Psychology. 1996;vol p.251-268.

• FONSECA, A.M & BRITO, A.P. Estudo exploratório e confirmatório à estrutura factorial da versão portuguesa do Perception of Success Questionnaire. Revista Portuguesa de Ciência do Desporto. 2001Vol. 1. No 3. p. 61 – 69. 2001

• HAIR, JR., et al. Análise Multivariada de Dados. 5 Edição. Bookman, 2005.

• MESA ANOCETO, M. y VIDAURRETA BUENO, R. Orientaciones de carácter metodológico para el uso del análisis factorial em el deporte. EFDeportes.com, Revista Digital. Buenos Aires – Ano 14 - nº 134 – Julio de 2009. http://www.efdeportes.com/efd134/uso-del-analisis-factorial-en-el-deporte.htm

• NEWTON, M. & DUDA, J.L. The interaction of motivational climate, dispositional goal orientations, and perceived ability. International Journal of Sport Psychology. V. 30, pág. 63 – 82, 1999.

• NEWTON, M., DUDA, J.L. E YIN, Z. Examination of the psychometric properties of the perceived motivacional climate in sport questionnaire-2 in a sample of female athletas. Journal of Sport Sciences, 18, 275-290, 2000.

• NICHOLLS, J.G. The general and specific in the development and expression of achievement motivation. Motivation in Sport and Exercise. p. 31-57, 1992.

• NUNNALLY, J.C. Psychometric theory. 2 Edição. St. Louis: McGraw – Hill. 1978.

• SEIFRIZ, J.J.; DUDA, J.L. & CHI, L. The relationship of perceived motivational climate to intrinsic motivation and beliefs about success in basketball. Journal of Sport & Exercise Psychology. V. 14, pág. 375 – 391, 1992.

Outros artigos em Portugués

revista digital · Año 14 · N° 138 | Buenos Aires, Noviembre de 2009   © 1997-2009 Derechos reservados