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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
INSTITUTO COPPEAD DE ADMINISTRAÇÃO
Vinicius Barros de Souza
Efeito enquadramento, contabilidade mental e teoria da imagem: Um
estudo experimental.
Rio de Janeiro
2013
Vinicius Barros de Souza
Efeito enquadramento, contabilidade mental e teoria da imagem: Um
estudo experimental.
Dissertação de Mestrado apresentada
ao Programa de Pós Graduação em
Administração, instituto COPPEAD de
Administração, Universidade Federal
do Rio de Janeiro, como parte dos
requisitos necessários à obtenção do
título de Mestre em Administração.
Orientador: Prof. Dr. Marcos Gonçalves Avila
Rio de Janeiro
2013
Souza, Vinícius Barros de.
Efeito enquadramento, contabilidade mental e teoria da
imagem: um estudo experimental / Vinícius Barros de Souza. -
- Rio de Janeiro: UFRJ, 2013.
63 f.: il.; 31 cm.
Orientador: Marcos Gonçalves Avila.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal do Rio de
Janeiro, Instituto COPPEAD de Administração, 2013.
1. Controle gerencial. 2. Contabilidade de custos. 3.
Administração – Teses. I. Avila, Marcos Gonçalves. II.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto COPPEAD
de Administração. III. Título.
Vinicius Barros de Souza
Efeito enquadramento, contabilidade mental e teoria da imagem: Um estudo
experimental.
Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós Graduação em
Administração, instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal do
Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de
Mestre em Administração.
Aprovada por:
_________________________________________
Prof. Marcos Gonçalves Avila, Ph.D. – Orientador
Instituto COPPEAD de Administração – UFRJ
_________________________________________
Valdecy Faria Leite D. Sc.
Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ
_________________________________________
Vicente Antonio de Castro Ferreira
Instituto COPPEAD de Administração – UFRJ
- Rio de Janeiro, 2013 -
AGRADECIMENTOS
A Deus por tudo que me proporcionou até hoje.
A toda minha família, principalmente aos meus pais por todo apoio que
deram em todas as minhas decisões.
Ao meu orientador, professor Marcos Avila, pelo direcionamento e apoio
durante o desenvolvimento desse trabalho e também pelas aulas que me
lecionou durante o mestrado.
Aos professores do COPPEAD, pelo aprendizado e atenção dada ao
mestrado.
Aos funcionários do COPPEAD, pela dedicação e simpatia com os
alunos do mestrado.
Aos amigos do mestrado, por tornarem divertidos e prazerosos todos os
momentos dentro e fora do COPPEAD.
RESUMO
SOUZA, Vinicius Barros. Efeito enquadramento, contabilidade mental e
teoria da imagem: Um estudo experimental. Dissertação (Mestrado em
Administração) – Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal
do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.
Este trabalho objetiva testar a existência dos efeitos enquadramento,
custo afundado e contabilidade mental em decisões de alocação de recursos a
projetos, analisando pela ótica de duas teorias comportamentais - Teoria da
Perspectiva e Teoria da Imagem – como referências. Conceitos propostos pela
Teoria da Imagem foram inseridos como variáveis moderadoras da relação
entre enquadramento e resultados da decisão. Os testes visam entender como
o indivíduo analisa os aspectos cognitivos que envolvem uma ação em curso e
como isso afeta a decisão final. Os trabalhos de Dunegan (1993), Dunegan et
al. (1995) e Laing (2010) se constituem nos trabalhos empíricos os quais, com
adaptações, esta dissertação replica no contexto brasileiro e os resultados
estão, parcialmente, em linha com as investigações internacionais.
Palavras Chave: Efeito Enquadramento, Custos Afundados, Contabilidade Mental, Teoria da Imagem, Espaço do Problema.
ABSTRACT
SOUZA, Vinicius Barros. Efeito enquadramento, contabilidade mental e
teoria da imagem: Um estudo experimental. Dissertação (Mestrado em
Administração) – Instituto COPPEAD de Administração, Universidade Federal
do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2013.
This work aims to test the existence of framing, sunk cost and mental
accounting effects in resource allocation projects, analyzing by the perspective
of two behavioral theories - Prospect Theory and Image Theory - as references.
Concepts proposed by Image Theory were entered as moderating variables of
the relationship between framing and decision outcomes. The tests aim to
understand how the individual analyzes the cognitive aspects that involve the
course of action and how it affects the final decision. The studies of Dunegan
(1993) Dunegan et al. (1995) and Laing (2010) are the empirical work which,
with adaptations, this research replicates in the brazilian context and the results
are partially in line with international investigations.
Keywords: Framing effects, sunk costs, mental accounting, image theory, problem space.
SUMÁRIO
1 Introdução ................................................................................................ 13
2 Limitações do Estudo .............................................................................. 15
3 Fundamentação Teórica .......................................................................... 15
3.1 Teoria da Perspectiva................................................................ 15
3.1.1 Custos Afundados e Contabilidade Mental ............................ 23
3.2 Teoria da Imagem ..................................................................... 24
3.2.1 Origem ................................................................................... 24
3.2.2 Fundamentos da Teoria da Imagem ...................................... 25
3.2.3 Dois tipos de decisão e dois tipos de testes........................... 27
3.3 O Modelo de Dunegan, 1993, e Dunegan et al., 1995 .............. 29
4 Hipóteses e Metodologia ......................................................................... 34
4.1 Hipóteses .................................................................................. 34
4.1.1 Efeito Enquadramento ........................................................... 34
4.1.2 Custos Afundados .................................................................. 35
4.1.3 Espaço do Problema .............................................................. 35
4.1.4 Teoria da Imagem .................................................................. 36
4.2 Metodologia ............................................................................... 37
4.2.1 Variáveis do estudo ................................................................ 37
4.2.2 Cenários ................................................................................. 37
4.2.3 Público alvo, seleção da amostra e instrumento de pesquisa 40
4.3 Métodos Estatísticos ................................................................. 41
5 Resultados ............................................................................................... 41
5.1 Dados demográficos.................................................................. 41
5.2 Resultados preliminares ............................................................ 42
5.2.1 Teste da Hipótese 1 ............................................................... 44
5.2.2 Teste da Hipótese 2 ............................................................... 44
5.2.3 Teste da Hipótese 3 ............................................................... 45
5.2.4 Teste da Hipótese 4 ............................................................... 46
5.2.5 Teste das Hipóteses 5 e 6...................................................... 49
5.2.6 Teste da Hipótese 7 ............................................................... 51
6 Discussão ................................................................................................. 53
7 Conclusão e Sugestões para Pesquisas Futuras ................................. 56
Bibliografia ...................................................................................................... 57
Anexo .............................................................................................................. 60
Anexo A - Questionário ...................................................................... 60
Lista de Figuras
Figura 1 - Função Valor ......................................................................... 17
Figura 2 - Função Ponderação .............................................................. 18
Figura 3 - Teoria da Imagem ................................................................. 29
Figura 4 - Compatibilidade de Imagem e o uso da informação .............. 31
Lista de Quadros
Quadro 1 - Sumário das variáveis de cada hipótese ............................. 37
Quadro 2 - Resumo dos cenários .......................................................... 38
Lista de Tabelas
Tabela 1 - Estatística Descritiva ............................................................ 42
Tabela 2 - Média de experiência profissional em cada cenário ............. 43
Tabela 3 - Comparação dos recursos alocados nos cenários 1 e 2 ...... 44
Tabela 4 - Comparação dos recursos alocados nos cenários 1 e 3 ...... 45
Tabela 5 - Resultado do teste não paramétrico ..................................... 45
Tabela 6 - Média e Desvio Padrão das variáveis do Espaço do Problema
em dois grupos de enquadramentos distintos .................................................. 46
Tabela 7 – Análise de variâncias multivariada (Cenário 1) .................... 47
Tabela 8 - Análise de variâncias multivariada (Cenário 2) ..................... 47
Tabela 9 - Análise de variâncias multivariada (Cenário 3) ..................... 48
Tabela 10 - Resultados da rotação ortogonal varimax .......................... 50
Tabela 11 - Tabela de autocorrelação ................................................... 50
13
1 INTRODUÇÃO
Num ambiente de incerteza, a racionalidade é apresentada como um dos
fatores essenciais para a tomada de decisão. O comportamento racional faz com
que os indivíduos tratem as informações de forma consistente e com preferências
estáveis. Porém, a capacidade cognitiva do tomador de decisão e a própria
complexidade dos problemas, limitam o processo decisório racional.
Assim sendo, ao se supor que o indivíduo apresenta uma racionalidade
limitada, torna-se indispensável o conhecimento dos aspectos psicológicos ou
cognitivos que o limitam, para uma maior compreensão do efeito das preferências
individuais na tomada de decisão.
"As teorias clássicas de processos decisórios das organizações enfatizam as
tomadas de decisão como escolhas racionais com base em expectativas sobre as
consequências da ação para os objetivos anteriores e, formas de organização, como
instrumentos para fazer essas escolhas" (MARCH e OLSEN, 1986). Para as
empresas, seria interessante que seus colaboradores seguissem tais processos
racionais, todavia, na prática é pouco provável que isso seja realizado.
Diferentes abordagens sobre o processo decisório foram desenvolvidas ao
longo dos últimos anos, de forma que, em vários problemas de decisão, percebe-se
uma diferença entre o comportamento observado e as decisões recomendáveis.
Segundo Shao et al. (2003), existem três grupos principais de estratégias de
decisão: as teorias normativas, comportamentais e naturalistas. Dentre o grupo das
teorias normativas está à teoria da utilidade esperada (BERNOULLI, 1954), dentre
as comportamentais está à Teoria da Perspectiva (KAHNEMAN e TVERSKY, 1979)
e no grupo das naturalistas está à teoria da imagem (BEACH, 1990).
Dillon (1998) define que as teorias normativas descrevem o que o indivíduo,
em teoria, deveria fazer. Entretanto a lacuna entre o normativo (o que deve fazer) e
o descritivo (o que realmente fazem) ainda é extensa. Embora a redução dessa
lacuna venha, certamente, a melhorar a tomada de decisão, convencer os gestores
a agir assim, provavelmente, se constitui em um obstáculo significativo. Por outro
lado, as teorias normativas podem ser "humanizadas", incorporando aspectos de
limitações humanas e comportamento.
14
Kahneman (2003) distingue dois modos de pensar e decidir, o que
corresponde aproximadamente aos conceitos cotidianos de intuição e raciocínio.
Estes também são chamados, respectivamente, de Sistema I e Sistema II. Por ser
mais rápida e muitas vezes associativa, a intuição é comumente utilizada em
processos de tomadas de decisões financeiras. Isto comumente ocorre através da
aplicação de princípios heurísticos (KAHNEMAN e TVERSKY, 1974). A literatura
sobre a tomada de decisões individuais assume que os indivíduos utilizam alguma
forma de heurística de julgamento como estratégia geral para simplificar tarefas
complexas de decisão (KAHNEMAN, 2011). Assim, tais princípios podem ser
extramente úteis em situações com restrição de tempo e principalmente quando
requerem um alto nível de experiência, entretanto, existe uma série de vieses que
podem acarretar em um desvio sistemático da resposta esperada ou racional.
Fatores como efeito enquadramento (TVERSKY e KAHNEMAN, 1981), efeito
do custo afundado (ARKES e BLUMER, 1985; HEATH, 1995) têm se mostrado
influentes na tomada de decisão dos indivíduos. Modelos comportamentais, como a
Teoria da Perspectiva (KAHNEMAN e TVERSKY, 1979) e a Teoria da Imagem
(BEACH, 1990) são particularmente relevantes para examinar os vieses cognitivos
que as pessoas encontram quando formam heurísticas de julgamento para tomar
decisões.
O objetivo deste trabalho é testar a existência dos efeitos enquadramento,
custo afundado e contabilidade mental em decisões de alocação de recursos a
projetos. A abordagem a esta pesquisa envolveu duas teorias comportamentais -
Teoria da Perspectiva e Teoria da Imagem – como referências. Os trabalhos de
Dunegan (1993), Dunegan et al. (1995) e Laing (2010) se constituem nos trabalhos
empíricos os quais, com adaptações, esta dissertação replica no contexto brasileiro.
Este trabalho, um experimento realizado junto a profissionais de diversas indústrias
no Brasil, apresenta resultados que estão, parcialmente, em linha com as
investigações internacionais. Assim como os trabalhos de Dunegan et al. (1995) e
Laing (2010), este documento contribui para a literatura de finanças
comportamentais no que se refere aos efeitos dos vieses heurísticos em decisões
financeiras.
15
2 LIMITAÇÕES DO ESTUDO
As contribuições deste trabalho devem ser consideradas no contexto de
diversas limitações. Esta dissertação adotou a metodologia experimental, a partir de
uma amostra não probabilística de participantes. Sob essa perspectiva, a
generalização dos resultados é limitada. Diferente do estudo desenvolvido na
Austrália (LAING, 2010) – realizado especificamente com planejadores financeiros –
e do estudo de Dunegan et al. (1995) – realizados com estudantes – o presente
estudo foi realizado com profissionais de mercado. Sugere-se, entretanto, que
embora a validade externa da pesquisa esteja limitada pela amostra utilizada, a
validade interna pode servir de sugestão para pesquisas futuras que busquem
ampliar o conhecimento sobre o tema estudado. Uma segunda limitação está
associada aos resultados dos testes estatísticos das diversas hipóteses devido ao
fato de não ter sido testada a premissa de normalidade.
As escalas usadas na medição das variáveis constituem outra limitação do
estudo. Os únicos estudos específicos anteriores foram os de Dunegan (1993),
Dunegan et al. (1995) e Laing (2010). Adotamos esses estudos como referência e
assumimos que as escalas estavam adequadas para esta investigação.
3 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
Neste capítulo serão apresentadas as teorias de referência utilizadas nesse
estudo. Assim, na seção 2.1 serão mostrados os princípios da Teoria da Perspectiva
e como essa teoria descreve o comportamento humano frente a situações de
incerteza. Ainda nesta seção serão apresentados os princípios do efeito
enquadramento e dos custos irrecuperáveis (sunk costs), também conhecidos como
custos afundados. A Teoria da Imagem e evidências que dão suporte as propostas
dessa teoria serão apresentados na seção 2.2. O modelo de Dunegan et al. (1995),
base para esta investigação, é apresentado na seção 2.3
3.1 Teoria da Perspectiva
A Teoria da Perspectiva (KAHNEMAN E TVERSKY, 1979) é uma proposta
alternativa a Teoria da Utilidade Esperada. A Teoria da Utilidade esperada descreve
16
o modelo de tomada de decisão diante do risco e define que o agente econômico é
racional, avesso ao risco e visa à maximização da utilidade esperada. A questão da
existência ou não de racionalidade dos investidores tem sido objeto de bastante
discussão na literatura. Segundo Tversky e Kahneman (1981) para que uma escolha
seja racional, a mesma tem que ser consistente e coerente. No entanto, devido a
imperfeições da percepção humana, a mudança de perspectiva pode reverter uma
decisão, o que viola as premissas da racionalidade.
Diferentemente da Teoria da Utilidade Esperada, que assume que a avaliação
das perspectivas para tomada de decisões utiliza apenas o estado final da riqueza
do indivíduo, a Teoria da Perspectiva assume que o estímulo para aceitar ou rejeitar
uma perspectiva é percebido como um desvio (ganho ou perda) em relação a um
ponto de referência que o tomador de decisão adota para a decisão. Para a Teoria
da Perspectiva, existem duas fases no processo de escolha: a fase de edição e a
fase de avaliação. Na fase de edição as perspectivas são reorganizadas e
reformuladas de forma a torná-las mais simples e fáceis de analisar. Segundo
Kahneman e Tversky (1979) as principais operações cognitivas da fase de edição
são:
Codificação – as pessoas normalmente percebem os resultados como
ganhos e perdas, e não como condições finais de riqueza ou bem-estar.
Ganhos e perdas são definidos em relação a um ponto de referência que o
tomador de decisão adota para a decisão (status quo, por exemplo).
Combinação – As perspectivas tendem a ser simplificadas pela combinação
de probabilidades associadas a resultados idênticos. Por exemplo, a
perspectiva (200, 25%; 200, 25%) será reduzida a (200, 50%) e avaliada
desta forma.
Segregação – Algumas perspectivas contêm um componente sem risco que
é segregado do componente arriscado na fase de edição. Por exemplo, a
perspectiva (300, 80%; 200, 20%) é naturalmente decomposta em um ganho
seguro de 200 e a perspectiva arriscada (100, 80%).
Cancelamento – Esta “operação” é aplicada em grupos de duas ou mais
perspectivas. Deste modo, a essência do efeito isolamento (descrito adiante)
é a exclusão de componentes, divididos pelas probabilidades oferecidas.
17
Após a fase de edição, as perspectivas são analisadas e aquela que
apresentar maior valor será escolhida. Essa segunda fase é chamada de avaliação.
De acordo com Kahneman e Tversky (1979), o valor V de cada perspectiva é
expresso em termos de duas escalas denotadas por π e ν. A escala π associa cada
probabilidade p a um peso de decisão π(p) que reflete o impacto de p no valor total
da perspectiva. Porém, π não corresponde a uma medida de probabilidade, e na
maioria dos casos π(p) + π(1-p) < 1. Já a escala n estabelece, a cada resultado de
ganho ou perda x, um número ν(x) que reflete um valor subjetivo de ganho ou perda
em relação a um valor de referência.
Os ganhos e as perdas monetários são interpretados por uma função de valor
(value function), conforme apresentado na Figura 1. A função de valor possui as
seguintes características: é definida a partir de um ponto de referência, e é côncava
no domínio dos ganhos e convexa no domínio das perdas, sendo mais íngreme nas
perdas do que nos ganhos, dessa forma, podemos entender que o valor marginal,
tanto para perdas como para ganhos é decrescente em ambos os casos. Além
disso, ela é descontínua no ponto de referência, já que as perdas são sentidas com
mais intensidade que os ganhos de mesmo valor em módulo.
Figura 1 - Função Valor
Considerando o ponto de referência como o valor zero do gráfico, quando
uma pessoa está em seu ponto de referência, uma perda de valor x será mais
significativa do que uma perda deste mesmo valor quando a pessoa já sofreu uma
18
perda considerável e está, em consequência, em um ponto mais abaixo da curva
(sensibilidade decrescente a perdas). Mais a frente, iremos debater mais o caso dos
custos afundados que acontece justamente quando o indivíduo está em um ponto de
valor negativo da curva.
A Teoria da Perspectiva propõe ainda a função ponderação (Weighting
Function). Essa função de ponderação π (figura 2) relaciona os pesos de decisão às
probabilidades de ocorrência p dos resultados e possui as seguintes características
(KAHNEMAN e TVERSKY, 1979): é crescente, com π(0) = 0 e π(1) = 1; para
pequenos valores de p, p é uma função subaditiva de p, ou seja: π(rp) > rπ(p) para 0
< r < 1; para probabilidades p muito baixas, π(p) > p; e para todo 0 < p < 1, π(p) +
π(1-p) < 1. Em suma, o valor do resultado de uma opção não é o valor de
probabilidade do evento e sim um peso subjetivo que os indivíduos constroem de
acordo com suas preferências.
Figura 2 - Função Ponderação
A Teoria da Perspectiva destaca três efeitos. Kahneman e Tversky (1979)
definem que as pessoas atribuem um peso excessivo para resultados considerados
certos e relativizam resultados meramente prováveis (o efeito certeza). O segundo
efeito, denominado efeito reflexo, se refere à proposta que perdas são sentidas de
forma mais intensa que ganhos e, em consequência, no ambiente de resultados
negativos, os indivíduos tendem a uma maior propensão ao risco. O estudo
19
desenvolvido no Brasil por Dorow et al. (2008), sobre os efeitos certeza e reflexo,
evidenciaram que a suscetibilidade dos entrevistados aos efeitos supracitados é
consideravelmente semelhante, não no tocante a termos percentuais, mas no que
diz respeito aos comportamentos causados pelos “efeitos” defendidos por
Kahneman e Tversky (1979).
O terceiro fator abordado na Teoria da Perspectiva foi o efeito isolamento. O
estudo confirma que muitas vezes, com o objetivo de simplificar a tomada de
decisão, os indivíduos geralmente menosprezam componentes que as opções de
escolha possuem em comum e focam em componentes que as distinguem
(TVERSKY, 1972). Esta abordagem simplista de solucionar os problemas pode
produzir preferências inconsistentes, pois a decomposição do problema leva a
perspectivas diferentes e possivelmente cria um viés de análise ruim para a correta
tomada de decisão.
Assim, a Teoria da Perspectiva ratifica a impossibilidade de utilizar a Teoria
da Utilidade Esperada como um modelo descritivo no processo de decisão em
condições de risco. De acordo com a Teoria da Perspectiva, quando existe uma
percepção de maneira positiva (ganhos), há uma tendência de que os tomadores de
decisão sejam avessos ao risco, ao passo que, quando essa percepção é negativa
(perdas) existe uma tendência de serem mais propensos ao risco.
No campo das Finanças Comportamentais, a Teoria da Perspectiva tem
servido de base para a explicação a diversos vieses cognitivos em julgamento e
tomada de decisão. Na continuidade desta seção, iremos apresentar
especificamente os vieses associados ao denominado efeito enquadramento
(framing effect) e vieses associados aos denominados custos afundados.
O efeito enquadramento (framing effect) é observado quando a decisão do
indivíduo (ou como é sugerido por suas escolhas) é dependente de como um
conjunto de opções é descrito. Especificamente, as escolhas das pessoas, quando
confrontados com problemas de decisão idênticos enquadradas de forma positiva
(em termos de ganhos) versus negativa (em termos de perdas), são muitas vezes
contraditórias. O problema doença asiática descrita por Tversky e Kahneman (1981)
é um exemplo clássico do efeito enquadramento. Os agentes foram convidados a
escolher entre uma opção absoluta (ou seja, com certeza) ou uma probabilística (ou
20
seja, envolvendo risco) para salvar vidas (enquadramento positivo) ou minimizar
mortes (enquadramento negativo) de uma doença incomum:
Imagine que os Estados Unidos estão se preparando para um surto de uma doença
asiática incomum que pode vir a matar 600 pessoas. Dois programas alternativos
para combater a doença têm sido propostos. Estimativas científicas sobre as
consequências dos programas são os seguintes:
Enquadramento positivo:
Opção 1 - Se o Programa A for adotado, exatamente 200 pessoas serão salvas.
Opção 2 - Se o Programa B for adotado, há uma probabilidade de 1 em cada 3 de
que todas as 600 pessoas serão salvas e uma probabilidade de 2 em 3 de que as
pessoas não serão salvas.
Enquadramento negativo:
Opção 3 - Se o Programa C for adotado, exatamente 400 pessoas morrerão.
Opção 4 - Se o Programa D for adotado, há uma probabilidade de 1 em 3 de que
ninguém vai morrer e uma probabilidade de 2 em 3 de que todos os 600 morrerão.
De maneira geral, segundo a linha da Teoria da Perspectiva, em problemas
desse tipo as opções enquadradas negativamente provocam respostas consistentes
com uma postura de propensão ao risco enquanto as opções enquadradas
positivamente provocam, em sua maioria, respostas consistentes com uma postura
de aversão ao risco. No exemplo acima, a escolha modal tende a serem os
programas A e D, o que caracteriza o viés de violação do princípio de
comportamento racional, denominado princípio da invariância (diferentes formas de
apresentar um mesmo problema não terá impacto na decisão). Em outras palavras,
A é equivalente a C, e B é equivalente a D. As pessoas parecem, de maneira geral,
apresentar uma propensão ao risco quando confrontados com problemas
enquadrados negativamente e avessos ao risco quando apresentados aos mesmos
problemas, mas enquadrados de forma positiva.
Os resultados da pesquisa de Gonzalez et al. (2005) demonstram alguns
resultados adicionais interessantes, além de corroborar com a premissa básica da
Teoria da Perspectiva. Segundo os pesquisadores, os indivíduos levaram mais
tempo para tomar decisões enquadradas em termos de perdas do que levaram em
decisões enquadradas em termos de ganhos. Além disso, a pesquisa demonstra
que o esforço cognitivo envolvido na escolha de um ganho garantido é
consideravelmente menor do que o esforço cognitivo envolvido na escolha de uma
21
um ganho com risco. Em contraste, o esforço cognitivo dispendido na escolha de
uma perda garantida é tão elevado quanto o dispendido na escolha de uma opção
com perda arriscada. A Teoria da Perspectiva apresenta evidências empíricas
consolidadas. No Brasil, ver, por exemplo, Avila e Costa (1996) e Avila e Serpa
(2004).
Dunegan (1993) sugere que a Teoria da Perspectiva, ao se concentrar nos
resultados e não no processo, apresenta algumas limitações. O ato final de escolha
de uma ação em andamento representa apenas uma parte de um processo de
decisão. É no processo que precede o estágio final que emergem as percepções
sobre as condições que cercam a decisão. Essas percepções são definidas,
coletivamente, por Payne (1980) como o Espaço do Problema e são consideradas
parte integrante do processo decisório porque elas definem a estrutura dentro da
qual as alternativas são avaliadas, são pensadas para orientar o comportamento
subsequente e tem ação direta na escolha das opções, dando significado às
condições do ambiente no qual a decisão está inserida (PAYNE, 1980).
Com base no conceito de Espaço do Problema, Dunegan (1993) examinou
duas perguntas de pesquisa. A primeira delas relacionou o tipo de enquadramento
das informações (positivo ou negativo) as percepções do Espaço do Problema. A
hipótese foi de que o tipo de enquadramento influenciaria as percepções associadas
ao Espaço do Problema (isto é, influenciaria a representação cognitiva do contexto
decisório), e, em consequência, influenciaria a decisão a ser tomada. As
percepções do Espaço do Problema foram operacionalizadas a partir de uma escala
tipo Likert, de nove pontos, com oito itens: risco, desapontamento, importância,
responsabilidade, redução de perdas, custos afundados, controle e intenções (a
escala é mostrada na seção 3.2.2 deste trabalho). Os resultados do experimento
mostraram que de fato o tipo de enquadramento (positivo ou negativo) influenciou de
forma direta as percepções do Espaço do Problema e, em consequência, a decisão
tomada. Em outras palavras, no enquadramento negativo, (a) a importância maior foi
dada a busca de minimizar perdas, (b) os riscos percebidos eram maiores, (c) a
satisfação com o status do projeto era mais baixa e o resultado final parecia mais
fora de controle. No enquadramento negativo os fundos alocados ao projeto foram
menores do que os fundos alocados na condição de enquadramento positivo.
22
A segunda pergunta de pesquisa foi quanto a possibilidade do tipo de
enquadramento agir como um catalisador para diferentes modos de processamento
cognitivo. A expectativa era de que um enquadramento negativo desencadearia um
processo decisório menos automático e mais controlado do que o desencadeado
pelo enquadramento positivo. Para o autor, uma vez que o enquadramento negativo
acentua a possibilidade de perdas e perdas geram emoções mais intensas do que
ganhos (TVERSKY e KAHNEMAN, 1981), expor os agentes a informações com
enquadramento negativo pode estimular avaliações mais rigorosas e sistemáticas,
na esperança de identificar maneiras de evitar a perda ou a evitar uma potencial
falha. Portanto, a hipótese testada no referido estudo foi de que o enquadramento
das informações de uma forma negativa funcionaria como um catalisador para o
processamento cognitivo mais deliberado. Alternativamente, enquadrando as
informações de uma forma positiva levaria a um processo cognitivo mais
simplificado.
Para verificar esta pergunta, o autor realizou duas análises de regressão
múltipla (uma para cada condição de enquadramento), utilizando a quantidade de
recursos alocados como criterion variable e os oito itens do espaço do problema
como predictors. Finalmente, para determinar se existiam diferenças significativas
entre os poderes de previsão dos modelos de regressão, os valores do R² ajustado
foram comparados utilizando a transformação de Fisher para R multivariado (HAYS,
1988, p. 644-645).
Os resultados do estudo indicaram que o enquadramento negativo teve um
efeito significativo sobre a percepção geral do espaço do problema e pareceu estar
relacionado com a ativação de diferentes modos cognitivos. Entretanto, para
Dunegan (1993) não ficou claro a razão para a existência dessa relação se mostrar
mais representativa com o enquadramento negativo e, para fornecer uma provável
explicação para esse achado, um segundo estudo foi conduzido. Esse segundo
estudo adotou como referencia teórica uma combinação da Teoria da Imagem e
Teoria da Perspectiva e será descrito na seção 2.3 deste trabalho.
23
3.1.1 Custos Afundados e Contabilidade Mental
O efeito dos custos afundados ou irrecuperáveis (Sunk Costs) se manifesta
em uma maior tendência para continuar um empreendimento uma vez que um
investimento em dinheiro, esforço, ou o tempo tenha sido feita (ARKES e BLUMER,
1985). Em outras palavras, esse efeito ocorre devido à justificativa psicológica das
pessoas em não demonstrarem o desperdício. O resultado das experiências
evidenciou que a maioria das pessoas continua investindo dinheiro, tempo e/ou
esforço em ações que não geram mais benefícios futuros, mas que já tenham
recebidos investimentos iniciais (custo irrecuperável), no intuito de não parecer um
desperdício. De acordo com a teoria econômica, apenas os custos e benefícios
incrementais deveriam ser levados em consideração na tomada de decisão.
Analisando a função valor da Teoria da Perspectiva (Figura1, seção 2.1),
quando um investimento inicial está sendo analisado, podemos considerar que o
investidor esteja num ponto A (pode ser o ponto zero ou qualquer ponto que seja
positivo). Depois de um investimento considerável mal sucedido ter sido feito, o
investidor passa para um ponto B (um ponto qualquer no domínio das perdas).
Neste ponto B mais perdas não resultarão em grandes reduções no valor – uma vez
que o ponto está localizado na parte convexa da curva -, entretanto, os ganhos
equivalentes em módulo resultam em grandes aumentos de valor. Portanto, um
investidor no ponto B correrá o risco de pequenas perdas, com objetivo de obter
grandes ganhos possíveis. Este ponto B é a localização de uma pessoa que pagou
um custo afundado. Em comparação com uma pessoa no ponto A (ponto zero da
curva), uma pessoa em B é mais suscetível a realizar investimento mais arriscado,
ou seja, continuar a adicionar recursos para a ação em curso.
Heath (1995), no entanto, propõe algo diferente. O autor defende que os
indivíduos são, às vezes, mais suscetíveis a reduzir compromisso e ‘travar’ o
investimento, mesmo na presença de custos afundados. A proposta é de que os
indivíduos, de forma consistente com os princípios da "contabilidade mental"
(THALER, 1999) tendem a estabelecer um orçamento mental para muitas atividades
nas quais se engajam. Em geral, a contabilidade mental é o conjunto de operações
cognitivas utilizadas por indivíduos e famílias para organizar, avaliar e acompanhar
as atividades financeiras (THALER, 1999). Especificamente, o uso da informação
cognitiva sobre o orçamento mental, envolve a comparação das despesas totais
24
(incluindo custos irrecuperáveis e gastos futuros) para o total de benefícios
esperados, a fim de tomar decisões de investimento. Quando isso acontece, ocorre
o fenômeno que Heath (1995) define como redução do comprometimento (de-
escatalion). Os indivíduos se recusam a investir recursos adicionais quando gastos
já efetuados se aproximam do orçamento mental fixado para a iniciativa. Em outras
palavras, nesse contexto, quanto maior forem os custos afundados, menos recursos
os indivíduos se predispõem a investir, mesmo que o benefício futuro de um projeto
ultrapasse os seus custos futuros.
Em um experimento, Heath (1995) forneceu aos participantes (estudantes de
graduação) seis projetos imobiliários. Cada projeto tinha claramente identificados os
custos anteriores, investimentos futuros e retorno futuro (ou seja, uma previsão de
vendas). Foram dados aos participantes versões com elevados custos afundados ou
as versões de baixo custo afundado para avaliação. A tarefa era identificar quais os
projetos deveriam ser continuados. Embora o retorno dos projetos variasse entre
356 e 512 por cento (e a alternativa de investimento oferecesse um retorno de 15
por cento), os participantes, em grande parte, se recusaram a continuar projetos
quando os custos irrecuperáveis eram altos. Por exemplo, em um projeto em que o
investimento futuro era $1.550 mil e a previsão de vendas era de $6.660 mil dólares
americanos, 58 por cento dos participantes se recusou a investir quando os custos
anteriores foram $6.580 mil, por outro lado, ninguém se recusou a investir quando
não havia custos anteriores. Os resultados para os outros projetos foram
semelhantes, com uma percentagem substancial de participantes que se recusam a
investir quando os custos irrecuperáveis eram altos e quase nulos quando os custos
anteriores eram baixos.
3.2 Teoria da Imagem
3.2.1 Origem
Parte das teorias dentro do paradigma denominado de Behavioral Decision
Theory adotou como referencia o modelo normativo e buscou mapear os desvios (e
motivos) que caracterizam as decisões efetivamente tomadas pelos agentes
econômicos – a teoria da perspectiva (KAHNEMAN & TVERSKY, 1979), é, talvez, o
exemplo mais marcante dessa abordagem. Outras teorias, reunidas dentro da
denominação geral de Naturalistic Decision Making, partem, entretanto, do princípio
25
que decisões que as pessoas enfrentam são, em geral, confusas, tumultuadas e
complexas e que essa confusão deve ser adotada como princípio e ponto de partida
nas pesquisas sobre o tema (KLEIN, 2009). Uma das teorias que se inclui dentro
dessa visão é a Teoria da Imagem (BEACH, 1990).
3.2.2 Fundamentos da Teoria da Imagem
A Teoria da Imagem é uma teoria psicológica a respeito de como decisões
são tomadas. A teoria sugere que decisões são guiadas por crenças e valores que o
tomador de decisão considera relevante no contexto decisório enfrentado. Essas
crenças e valores definem os objetivos da decisão. O foco da teoria está em achar
um curso de ação que melhore as chances de se atingir esses objetivos.
Em termos formais, a Teoria da Imagem assume que tomadores de decisão
usam três diferentes estruturas de conhecimento (BEACH, 1990) para organizar
seus processos cognitivos sobre tomada de decisão. A palavra Imagem é a
denominação dada a essas estruturas de conhecimento. A primeira delas é
denominada de imagem valor (value image)
Beach (1990) define o tomador de decisão como um indivíduo agindo
sozinho, mesmo reconhecendo que a maioria das decisões é, provavelmente,
tomada em grupo. Entretanto, o tomador de decisão tem que fazer a sua escolha e,
em seguida, as diferenças de opinião devem ser resolvidas de alguma maneira. A
teoria da imagem não considera que grupos são capazes de tomar decisões, pois
eles são os contextos nos quais as decisões dos membros individuais se consolidam
para formar um “grupo produto” (BEACH & MITCHELL, 1987; BEACH, 1990). Assim,
cada tomador de decisão é visto como um indivíduo dotado de ética e valores
morais que definem como as coisas devem ser e como as pessoas devem se
comportar. Coletivamente, estes valores são chamados de princípios ou "verdades”
do tomador de decisão. Eles ajudam a determinar os objetivos e quais são (ou não
são) as formas aceitáveis de se atingir as metas.
Ou seja, a imagem de valor consiste de valores do indivíduo, padrões ideais,
preceitos, crenças, moral e ética que, dentro da teoria da imagem, são chamados de
princípios. Estes são imperativos que servem como guias rígidos para definição de
"acerto" ou "fracasso" de qualquer decisão particular. Princípios regem a aprovação
ou rejeição das metas, bem como a escolha de ações para alcançar esses objetivos.
26
A segunda imagem é denominada imagem trajetória (trajectory image). A
imagem de trajetória consiste no planejamento de futuro do tomador de decisão, ou
seja, é o objetivo que está sendo perseguido (BEACH, 1990). Objetivos podem ser
concretos, específicos (comprar uma casa) ou de caráter mais abstrato (ter sucesso
na carreira). Essa imagem representa o que o tomador de decisão espera que ele, e
a organização, irão atingir. A expressão trajetória é adotada para registrar a noção
de que os objetivos se estendem para o futuro (BEACH, 1990). Saber quando
objetivos concretos foram alcançados é bastante simples. No entanto, entender
quando objetivos abstratos são atingidos é muito menos claro.
A terceira imagem é a denominada imagem estratégica (strategic image). A
imagem estratégica engloba os vários planos que são adotados para atingir os
vários objetivos que o tomador de decisão está buscando. Um plano é percebido
como uma sequencia de atividades em potencial, iniciando com a adoção de
objetivos e terminando com a consecução dos objetivos. Um aspecto dos planos,
seus componentes comportamentais concretos, são as táticas. Táticas são vistas
como ações específicas que buscam facilitar a implementação de um plano (que tem
um caráter mais amplo e abstrato), em direção a determinado objetivo (BEACH,
1990). Outro aspecto de um plano são as previsões. Um plano é, intrinsecamente,
uma antecipação do futuro, uma previsão sobre o que vai acontecer se
determinadas táticas forem executadas durante a implementação do plano. O
monitoramento dessas previsões em relação às metas da imagem trajetória, permite
ao indivíduo avaliar o seu progresso em relação ao objetivo (BEACH, 1998).
Para interpretar os acontecimentos e para trazer conhecimentos relevantes de
suporte para eles, o tomador de decisão baseia-se no reconhecimento ou
identificação do contexto atual para definir um subconjunto dos componentes de
suas imagens como relevantes para a decisão; Isso é chamado de enquadramento
(framing) (BEACH e MITCHELL, 1987). Um quadro é um subconjunto dos princípios
do tomador de decisão, ou seja, são metas e planos que ele traz para apoiar uma
decisão particular (LIPSHITZ, 1993). De acordo com Beach (1990) o enquadramento
é “um constructo mental constituído de elementos, e da relação entre eles, que está
associada com a situação de interesse do tomador de decisão”.
27
3.2.3 Dois tipos de decisão e dois tipos de testes
A teoria da imagem assume que existem dois tipos de decisões, as decisões
de adoção e as decisões progresso ou continuidade. Estas decisões são tomadas
com a realização de um ou ambos os tipos de testes de decisão: o teste de
compatibilidade e o teste de rentabilidade.
Decisões de adoção também podem ser divididas em dois tipos diferentes, as
decisões de triagem e as decisões de escolha. De maneira geral, as decisões de
adoção são sobre a adoção ou rejeição de metas ou planos como constituintes da
imagem trajetória ou estratégica. As decisões de triagem consistem em eliminar as
alternativas inaceitáveis. Por outro lado, as decisões de escolha consistem em
selecionar a melhor dentre as remanescentes do processo de triagem.
Decisões de progresso consistem em testar o ajuste entre o futuro previsto,
se o plano for implementado (ou se um determinado plano fosse aprovado e
implementado), e o futuro ideal, conforme definido pela imagem trajetória. A
incompatibilidade no teste provoca rejeição do plano e adoção de um substituto
(muitas vezes apenas uma revisão do plano antigo, que leve em consideração a
opinião sobre o ambiente de decisão). O fracasso em encontrar um substituto
promissor implica na reconsideração dos planos e metas estabelecidas.
Em relação aos testes da decisão, resumidamente, o objetivo do teste de
compatibilidade é de filtrar o inaceitável e o objetivo do teste de rentabilidade é
buscar o melhor (BEACH, 1990; BEACH, 1998; BEACH e MITCHELL, 1987).
A compreensão dos testes de compatibilidade e de rentabilidade é
fundamental para o entendimento da Teoria da Imagem como estratégia de decisão.
Estes testes – que foram definidos por Beach e Mitchell (1987), elaborados por
Szalanki (1978) e criticamente revisado por Payne (1980) – são formas de escolher
uma opção de um conjunto de duas ou mais opções (BEACH e STROM, 1989).
a) Teste de rentabilidade
O teste de rentabilidade se aplica apenas às decisões de adoção e avalia a
capacidade relativa de opções que competem para promover a implantação de
planos ou para atingir as metas existentes em conformidade com os princípios do
tomador de decisão (BEACH, 1990). Em outras palavras, serve para identificar o
melhor candidato para adoção entre dois ou mais candidatos que sobreviveram
28
triagem pelo teste de compatibilidade. No entanto, o teste de rentabilidade não é
uma estratégia, teoricamente, como o teste de compatibilidade (BEACH, 1998).
b) Teste de compatibilidade
O teste de compatibilidade serve, em decisões de adoção, para filtrar os
candidatos à adoção que não estejam em conformidade com os princípios, ou que
afetem negativamente os objetivos e planos que compõem o contexto no qual a
decisão está inserida (BEACH, 1998). Em outras palavras, o teste verifica se as
características de uma opção para a adoção violam os elementos constituintes das
várias imagens, e se as previsões com base em componentes da imagem estratégia
violam os elementos relevantes na imagem trajetória (BEACH, 1990).
Beach (1990) define que em decisões de adoção, a incompatibilidade do
candidato (I) diminui em função da soma ponderada do número das violações das
imagens, em que os pesos refletem a importância da violação. Violações são
definidas como negações, contradições, contravenções ou qualquer outra forma
similar de interferência, com a realização de um dos constituintes da imagem. A
regra de decisão é que, se a soma ponderada das violações exceder um limite
rejeição absoluta, o candidato é rejeitado, caso contrário ele é aprovado. O limiar de
rejeição é que soma ponderada para além do qual o tomador de decisão considera o
candidato como incompatível com os seus princípios, os princípios das organizações
ou as metas existentes. Assim, Beach argumenta que o teste de compatibilidade
pode ser formalizado como:
∑
∑
Nessa fórmula, a incompatibilidade, I, é igual a zero quando uma opção não
viola princípios e diminui (torna-se cada vez mais negativo) conforme o número de
violações aumenta. Na equação, t é uma característica relevante de uma opção, c é
um padrão que constitui uma imagem, V é uma violação de um padrão c por t
características. W é o peso para cada padrão das imagens; W está compreendido
entre 0 e 1 (BEACH, 1990; BEACH e MITCHELL, 1987).
Decisões de progresso exigem a compatibilidade entre a imagem trajetória e
a previsão gerada pelos planos na imagem estratégia. Se houver compatibilidade
suficiente implica que os planos poderiam produzir ou estão produzindo progresso
29
aceitável em direção a seus objetivos e que sua implementação continuada é
garantida. No entanto, a incompatibilidade entre as duas imagens implica que o
plano é falho ou não está produzindo progresso e que algo deve ser feito para
manter as coisas nos trilhos em direção aos objetivos (Beach, 1998). Dunegan
(1993) argumenta que, em decisões de progresso, as percepções dos padrões que
constituem a imagem afetam a quantidade de recursos alocados para o projeto.
A figura 3 abaixo sumariza as propostas da teoria da imagem.
Figura 3 - Teoria da Imagem (BEACH, 1990)
3.3 O Modelo de Dunegan, 1993, e Dunegan et al., 1995
Conforme mencionado na seção 2.1 deste trabalho, depois de conduzir um
estudo que evidenciou o efeito que o enquadramento negativo tem sobre as
percepções do Espaço do Problema, Dunegan (1993) realizou um segundo estudo
no qual ele inseriu itens relativos à Teoria da Imagem de forma a tentar entender de
FRAME
TESTE DE COMPATIBILIDADE
Opção Única
Múltiplas Opções
Único Sobrevivente
Múltiplos Sobreviventes
Escolherou
rejeitarEscolher
TESTE DE LUCRATIVIDADE
Escolher melhor opção
VALOR- Princípios
TRAJETÓRIA- Metas
ESTRATÉGIA- Planos - Táticas- Previsões
TESTE DE COMPATIBILIDADE
Permanece no status quoou altera os planos e metas
DECISÕES DE ADOÇÃO
DECISÕES DE PROGRESSO
IMAGENS
30
forma mais abrangente os motivos para o efeito do enquadramento negativo sobre
Espaço do Problema.
Para Dunegan (1993) a Teoria da Imagem é especialmente útil como
referência teórica por várias razões. Em primeiro lugar a Teoria da Imagem
reconhece modos divergentes de processamento cognitivo que vão desde o
controlado até o automático. Em segundo lugar, a Teoria da Imagem propõe que o
catalisador para a movimentação entre os diferentes modos é a compatibilidade
entre as imagens. Quando existe esta compatibilidade, modos automáticos
prevalecem. Quando uma discrepância ou incompatibilidade existe, modos de
processamento controlados são executados.
Assim como no primeiro experimento, o segundo foi realizado com estudantes
de escolas de negócios e também foram criados dois cenários com enquadramentos
diferentes. Os resultados foram semelhantes ao primeiro estudo no sentido de que o
tipo de enquadramento impactou as percepções sobre os itens do Espaço do
Problema. Além disso, neste segundo estudo foi verificado que quanto maior a
Compatibilidade de Imagem, maior a quantidade de recursos alocados a um
determinado projeto descrito no experimento. A variável Compatibilidade de Imagem
foi operacionalizada através de uma escala Likert, de nove pontos, com três itens:
(a) quão perto a atual imagem em relação ao projeto se encontrava da imagem alvo,
(b) se os indivíduos percebiam na imagem atual a existência de um movimento em
direção à imagem alvo e (c) dada à imagem atual do projeto, quais as chances da
imagem alvo se materializar. O teste de regressão múltipla só evidenciou relação
significativa entre a Compatibilidade de Imagem com os itens do Espaço do
Problema no cenário com enquadramento negativo, fato que corrobora com os
resultados do primeiro estudo. A discussão a respeito do impacto da variável
Compatibilidade de Imagem sobre a relação entre enquadramento e tomada de
decisão foi articulada de forma mais abrangente em Dunegan et al. (1995), que será
descrito a seguir.
Dunegan et al. (1995) investigou a ação da Compatibilidade de Imagem como
um agente moderador do uso da informação em tomada de decisão. O mesmo
conceito da pesquisa realizada por Dunegan em 1993 foi utilizado (manipulação da
variável enquadramento, em dois níveis – positivo e negativo). As proposições
31
teóricas, todas testadas no experimento estão sumarizadas na Figura 4, e são
listadas a seguir, com as devidas justificativas.
Figura 4 - Compatibilidade de Imagem e o uso da informação (DUNEGAN et al., 1995)
P1. Haverá uma relação significativa entre o sinal (positivo ou negativo) do
enquadramento da decisão e as percepções do Espaço do Problema. Em outras
palavras, o enquadramento positivo levará a percepções de um Espaço do Problema
positivo ao passo que o enquadramento negativo levará a percepções de um
Espaço do Problema negativo. Esta proposição reafirma proposta já constante de
Dunegan (1993).
P2. Haverá uma relação significativa entre as percepções do Espaço do
Problema e os resultados da decisão. A expectativa é a de que a percepção de um
Espaço do Problema positivo acarrete uma maior disposição a alocar recursos ao
projeto, embora a relação possa ser mais bem explicada através da inserção de
Compatibilidade de Imagem como uma variável moderadora (DUNEGAN et al.,
1995). Novamente, essa proposta é consistente com Dunegan (1993).
P3. Haverá uma relação significativa entre a percepção do Espaço do
Problema e Compatibilidade de Imagem. Tendo em vista que o progresso
(percebido) do projeto é função da interpretação associada à informação disponível
(DUNEGAN et al., 1995), a expectativa é de uma ligação entre a percepção do
Espaço do Problema e Compatibilidade de Imagem. Em outras palavras, à medida
que o tomador de decisão perceba o momento como (a) merecendo um foco na
direção de minimizar perdas, (b) alto risco, (c) baixa satisfação com o status do
projeto e (d) resultado final fora do controle ele tenderá naturalmente a perceber
uma Compatibilidade de Imagem mais baixa. Além disso, conforme proposto pela
InformaçãoPercepções do
Espaço do Problema
Resultado daDecisão
Compatibilidade de
Imagem
P1
P3
P2
P5
P4
32
Teoria da Imagem, o curso de ação escolhido é influenciado pela percepção de
progresso em direção aos objetivos, ou seja, espera-se haver uma ligação entre
Compatibilidade de Imagem e decisões tomadas (DUNEGAN ET AL, 1995), o que
justifica a proposição número quatro:
P4. Haverá uma relação significativa entre a Compatibilidade de Imagem e
resultados da decisão;
Finalmente, a tese de Dunegan et al. (1995) é de que Compatibilidade de
Imagem irá moderar a relação entre Espaço do Problema e resultados da decisão.
A tese é de um maior uso da informação sobre Espaço do Problema no caso de uma
Compatibilidade de Imagem mais baixa e de um menor uso da informação sobre
Espaço do Problema no caso de uma Compatibilidade de Imagem mais alta. A base
para essa proposta é nas palavras de Dunegan et al. (1995): “Quando as imagens
(imagem trajetória e imagem estratégia) são compatíveis, existe pouca motivação
para um engajamento em um processo decisório mais elaborado. Ao invés disso,
tomadores de decisão tentarão ser cognitivamente econômicos, reservando suas
capacidades limitadas de esforço para as situações onde existe incompatibilidade de
imagens (BEACH, 1993). Isso sugere, portanto, que Compatibilidade de Imagem,
pode atuar como uma variável moderadora, influenciando o grau em que a
informação é usada pelo tomador de decisão na escolha sobre que curso de ação
seguir” (página 32). No mesmo artigo, Dunegan et al. (1995) ligam a variável
Espaço do Problema ao uso da informação: “Uma melhor maneira de avaliar se a
informação está ou não sendo utilizada seria através da investigação do grau em
que ações são guiadas (ou são consistentes) pelas percepções que emergem da
informação disponível” (página 31). Assim, Dunegan et al. (1995) propõem, em
termos estatísticos, que:
P5. Haverá uma interação significativa entre o Espaço do Problema e
Compatibilidade de Imagem em termos de resultados de decisão, de tal forma que
uma relação mais forte entre o Espaço do Problema e resultados da decisão
ocorrerá quando a Compatibilidade de Imagem é baixa.
Os resultados do experimento confirmaram todas as 5 proposições. Em
outras palavras, o estudo de Dunegan et al. (1995) oferece suporte à proposta global
de que existe uma relação significativa entre o sinal do enquadramento e as
percepções do Espaço do Problema e também uma relação entre a Compatibilidade
33
de Imagem, as percepções do Espaço do Problema e o resultado da decisão. Por
fim, o autor define que com a percepção da Compatibilidade de Imagem alta, que
acontece quando os indivíduos percebem progresso aceitável em direção aos
objetivos de sua imagem trajetória, a relação entre o Espaço do Problema e os
níveis de financiamento tornou-se menos forte. Por outro lado, quando a
Compatibilidade de Imagem foi baixa, a percepção do Espaço do Problema e as
decisões de financiamento foram significativamente relacionadas.
Dunegan et al. (1995) argumenta que se o uso da informação pode ser
inferido por uma relação significativa entre as informações e resultados da decisão,
então estes resultados sugerem que o uso da informação cai à medida que aumenta
Compatibilidade de Imagem. Dito de outra forma, quando o aparente progresso está
sendo feito em direção a metas ou objetivos, o processo de tomada de decisão se
torna mais automático. A utilização controlada e deliberada de informações para
orientar na uma decisão de um projeto em andamento é reservada para aqueles
casos onde o progresso não está sendo realizado.
Influenciado pelas pesquisas de Dunegan (1993; 1995), no ano de 2010,
Laing desenvolveu um estudo na Austrália com profissionais de mercado,
basicamente planejadores financeiros. Nessa pesquisa Laing combinou a
metodologia dos dois estudos de Dunegan (1993; 1995) e acrescentou um cenário
para manipular também o efeito dos custos afundados.
Laing (2010), ao contrário de Dunegan, não dividiu o estudo por etapas e
formulou 3 hipóteses de pesquisa além das cinco realizadas mencionadas
anteriormente no estudo de Dunegan et al. (1995). Os resultados obtidos por Laing
foram diferentes de Dunegan, principalmente nas proposições 2 e 5 de Dunegan et
al. (1995). Laing encontrou uma relação significativa entre os itens do Espaço do
Problema e a quantidade de recursos alocados no cenário de enquadramento
positivo. Essa relação foi alta tanto quando a imagem percebida era baixa como
quando essa percepção era alta. Dessa forma, os resultados encontrados não
confirmaram todas as proposições desenvolvidas por Dunegan et al. (1995).
A relação do efeito enquadramento e a quantidade de recursos foram
comprovadas no estudo de Laing (2010), ou seja, no cenário de enquadramento
negativo a quantidade alocada foi significativamente inferior ao cenário de
enquadramento positivo. O efeito dos custos afundados também foi significativo
34
neste estudo, comprovando a proposta de Heath (1995) de que quanto maior for os
custos afundados, menor será o comprometimento dos recursos.
Ambos os estudos (Laing e Dunegan) se constituem na base para o presente
trabalho e os resultados serão comparados e analisados sempre que possível. Na
próxima sessão, as hipóteses desenvolvidas e a metodologia de pesquisa adotada
serão apresentadas.
4 HIPÓTESES E METODOLOGIA
4.1 Hipóteses
4.1.1 Efeito Enquadramento
A primeira hipótese de pesquisa se refere ao efeito enquadramento. Mesmo
considerando que a relação entre enquadramento e resultado da decisão (fundos
alocados ao projeto) possa ser mais bem explicada pela inclusão das variáveis
Espaço do Problema e Compatibilidade de Imagem, (hipóteses 3 a 7), é possível
uma hipótese inicial a respeito dessa relação (enquadramento versus resultado da
decisão). Conforme discutido na seção 2.1, consistente com a proposta de Dunegan
(1993) e Laing (2010), no caso de um enquadramento negativo, o lado negativo do
empreendimento fica mais saliente do que o lado positivo. Essa expectativa se torna
mais robusta em função do fenômeno de aversão a perdas (perdas de um
determinado valor são percebidas de forma mais intensa do que ganhos no mesmo
valor). Em consequência, no enquadramento negativo a expectativa é de que exista
uma disposição mais conservadora quanto à alocação de fundos ao projeto. Assim
as hipóteses, nula e de pesquisa, são:
H01: Diferentes enquadramentos não resultarão em diferentes decisões no
que se refere ao valor dos fundos alocados ao projeto.
H11: O montante de recursos alocados ao projeto no cenário de
enquadramento positivo será significativamente maior do que o
montante alocado no cenário de enquadramento negativo.
35
4.1.2 Custos Afundados
Apesar da literatura em geral referente a custos afundados assumir que as
pessoas tendem a aumentar investimentos em reposta a custos afundados, a
hipótese deste trabalho, consistente com Heath (1995) é de que os tomadores de
decisão irão reduzir (de-escalation) o grau de comprometimento com o projeto (o
valor alocado) à medida que os custos afundados sejam maiores. O motivo está,
conforme discutido na seção 2.1.1, no conceito de contabilidade mental: as pessoas
estabelecem orçamentos mentais de maneira a controlar os gastos pelos quais são
responsáveis. O orçamento fixado funciona então como um limite de gastos, acima
do qual o gestor se sentirá inclinado a não ultrapassar. Em outras palavras, a
expectativa é de que os indivíduos estabeleceriam seus orçamentos mentais e, em
consequência, alocariam menos recursos nos cenários onde o custo afundado era
maior. Assim, as hipóteses, de pesquisa e nula, são:
H02: Diferentes níveis de custos afundados não resultarão em diferentes
decisões quanto ao total de fundos a serem alocado ao projeto.
H12: O montante de recursos alocados ao projeto no cenário de alto custo
afundado será significativamente menor do que o montante alocado no
cenário de baixo custo afundado.
4.1.3 Espaço do Problema
O tomador de decisão é exposto à informação que serve de base para que
desenvolva percepções do Espaço do Problema (a representação cognitiva, para o
tomador de decisão, do contexto decisório). Conforme proposto por Dunegan (1993),
a exposição a informações negativas (enquadramento negativo) tenderá a despertar
um conjunto de percepções do Espaço do Problema que será diferente do conjunto
de percepções manifestado no caso de exposição a informações positivas
(enquadramento positivo). Temos assim a hipótese número 3:
H03: Não haverá uma correlação significativa entre o sinal (positivo ou
negativo) do frame apresentado e a percepção do espaço do problema
36
H13: Haverá uma correlação positiva significativa entre o sinal (positivo ou
negativo) do enquadramento apresentado e as percepções do Espaço
do Problema.
Consistente com a hipótese 3, a expectativa é de que exista uma relação
entre percepção do Espaço do Problema e resultado da decisão.
H04: Não haverá uma correlação significativa entre percepção do espaço
problema e o valor dos fundos alocados ao projeto
H14: Haverá uma correlação positiva e significativa entre percepções do
Espaço do Problema e o valor dos fundos alocados ao projeto
4.1.4 Teoria da Imagem
Tendo em vista que a percepção de progresso depende da interpretação da
informação disponível (BEACH, 1993), espera-se que exista uma conexão entre o
Espaço do Problema e a Compatibilidade de Imagem. E como o curso de ação
escolhido é influenciado pela percepção de progresso em direção aos objetivos,
conforme Teoria de Imagem, a expectativa é de uma conexão entre Compatibilidade
de Imagem e resultados da decisão (DUNEGAN et al., 1995). Assim temos:
H05: Não haverá uma correlação positiva e significativa entre percepção do
Espaço Problema e percepção quanto à Compatibilidade de Imagem.
H15: Haverá uma correlação positiva e significativa entre percepções do
Espaço Problema e percepções quanto à Compatibilidade de Imagem.
H06: Não haverá uma correlação significativa entre Compatibilidade de
Imagem e a variação no valor alocado aos fundos
H16: Haverá uma correlação significativa entre Compatibilidade de Imagem e
a variação no valor alocado aos fundos
Finalmente, a hipótese final, conforme discutido na seção 2.3 é de que o teste
de Compatibilidade de Imagem modere a relação entre percepções do Espaço do
Problema e decisão sobre quanto alocar ao projeto. Temos assim:
37
H07: Não se espera um efeito interação entre a percepção do Espaço do
Problema e Compatibilidade de Imagem.
H17: Haverá uma interação entre Espaço do Problema e Compatibilidade de
Imagem, de maneira que o relacionamento entre Espaço do Problema e
valor alocado aos fundos será maior quando a Compatibilidade de
Imagem for baixa.
4.2 Metodologia
4.2.1 Variáveis do estudo
A relação de variáveis, independentes e dependentes, do presente estudo
está especificada no quadro 1 a seguir.
Hipóteses Variáveis independentes Variáveis dependentes
1 Enquadramento (positivo / negativo)
Valor alocado ao projeto
2 Custos afundados (altos / baixos) Valor alocado ao projeto
3 Enquadramento (positivo / negativo)
Percepção do Espaço do Problema
4 Percepção do Espaço do Problema (escala de oito itens)
Valor alocado ao projeto
5 Percepção do Espaço do Problema Percepção de
Compatibilidade de Imagem
6 Percepção de Compatibilidade de Imagem (escala de três itens)
Valor alocado ao projeto
7 Percepção de Compatibilidade de Imagem e Percepção de Espaço do Problema (efeito interação)
Valor alocado ao projeto
Quadro 1 - Sumário das variáveis de cada hipótese
4.2.2 Cenários
O cenário básico, apresentado a todos os participantes e, portanto, comum a
todos os cenários experimentais foi o seguinte:
Você é um gerente financeiro e uma de suas equipes de projeto veio até você
requisitar um fundo adicional de $ 100.000 para um projeto iniciado há vários meses
atrás. O projeto já está atrasado e acima do orçamento, mas a equipe ainda acredita
que o projeto é viável e será finalizado com sucesso. Atualmente você possui $
500.000 do seu orçamento ainda não alocados, mas o ano fiscal da companhia
38
ainda está longe do fim. Reduzir o balanço em mais R$ 100.000 pode afetar a
flexibilidade de aproveitar outras oportunidades que possam aparecer (DUNEGAN,
1993).
A partir desse cenário básico foram criados, de forma similar a Laing (2010),
três cenários, com variações nos valores de custo afundado e alterações no efeito
enquadramento. Os cenários um e dois têm a mesmo valor de custo afundado, mas
o primeiro apresenta um enquadramento negativo ao passo que o segundo
apresenta um enquadramento positivo. O terceiro cenário apresenta um custo
afundado mais baixo do que os anteriores e um enquadramento negativo. O quadro
a seguir especifica os cenários e número de participantes em cada cenário.
Amostra Custos Afundados Enquadramento
n=32 $ 400.000 Negativo
n=33 $ 400.000 Positivo
n=33 $ 100.000 Negativo
Quadro 2 - Resumo dos cenários
No cenário de enquadramento positivo era informado que “dentre os projetos
realizados por essa equipe, 30 em 50 são bem sucedidos; Ao passo que no cenário
de enquadramento negativo a informação era de que “dentre os projetos realizados
por essa equipe,20 em 50 são mal sucedidos”“.
Cada entrevistado respondeu a uma série de questões relacionadas aos itens
do Espaço do Problema (risco, desapontamento, importância, responsabilidade,
redução de perdas, custos afundados, controle e intenções) e Compatibilidade de
Imagem (proximidade da imagem, movimento em direção ao alvo, comparação da
imagem), conforme escalas abaixo (DUNEGAN, 1993):
Escala relativa à Espaço do Problema:
Risco: Indique o nível de risco que você acredita estar associado a
fornecimento de recursos adicionais. (Escala de 5 pontos, sendo 1 [sem risco]
e 5 [extremamente arriscado]).
39
Desapontamento: Quão desapontado você está com as condições atuais do
projeto? (Escala de 5 pontos, sendo 1 [não tão desapontado] e 5 [muito
desapontado]).
Importância: Quão importante você acha que essa decisão é? (Escala de 5
pontos, sendo 1 [pouco importante] e 5 [muito importante]).
Responsabilidade: Quão responsável você se sente pela decisão de iniciar
este projeto? (Escala de 5 pontos, sendo 1 [sem muita responsabilidade] e 5
[extremamente responsável]).
Redução de perdas: Eu quero reduzir as perdas financeiras da primeira
alocação e verba desse projeto. (Escala de 7 pontos, sendo 1 [discordo
completamente] e 7 [concordo plenamente]).
Sunk Costs: Nós já investimos tanto recurso que seria tolice não continuar o
projeto. (Escala de 7 pontos, sendo 1 [discordo completamente] e 7 [concordo
plenamente]).
Controle: A responsabilidade pelo sucesso projeto. (Escala de 7 pontos,
sendo 1 [está fora do meu controle] e 7 [está em minhas mãos]).
Intenções: Qual é a probabilidade de você alocar os recursos requeridos?
(Escala de 5 pontos, sendo 1 [rejeitar o pedido] e 5 [alocar os recursos]).
Escala relativa à Compatibilidade de Imagem
Proximidade da imagem: Tente imaginar duas imagens para este projeto, uma
imagem atual (como ele está) e uma imagem alvo (como ele deveria estar).
Quão perto a imagem atual está da imagem alvo? (Escala de 9 pontos, sendo
1 [não muito perto] e 9 [muito perto]).
Movimento em direção ao alvo: Você acredita que o projeto está se
encaminhando em direção a imagem alvo? (Escala de 9 pontos, sendo 1
[definitivamente não] e 9 [com certeza]).
Comparação da imagem: Comparado a como você gostaria que o projeto
estivesse como ele está no momento? (Escala de 9 pontos, sendo 1 [não
poderia estar melhor] e 9 [não poderia estar pior]).
Ao final foi requisitado que os entrevistados indicassem o quanto de recurso
estariam dispostos a liberar para o projeto (de 0 a $ 100.000).
40
4.2.3 Público alvo, seleção da amostra e instrumento de pesquisa
O público alvo foi selecionado de acordo com a formação acadêmica, tempo
de experiência e o tipo de função que desempenha. No caso da formação
acadêmica, a maior parte da população foi selecionada dentro das seguintes áreas:
Engenharia, Economia e Administração; O tempo de experiência desejado era
superior a dois anos e a função que desempenha deveria ser relacionada, de
preferência, à gestão de projetos, podendo ser tanto nas áreas de planejamento,
implantação ou comercial.
O universo considerado foi o de profissionais da indústria brasileira atuantes
em áreas de projetos que, de alguma forma, participem de decisões financeiras.
Inicialmente, a amostra foi selecionada com base em listas de contatos profissionais
baseadas na web (ex: Linkedin). Uma amostra de 110 pessoas foi selecionada e
após a coletada das respostas, outra amostra de aproximadamente 50 pessoas foi
selecionada com base em lista telefônica pessoal.
A distribuição das amostras dentro dos cenários foi realizada de maneira
aleatória sem a utilização de nenhum método específico. Por outro lado, o tamanho
da amostra foi determinado de acordo com o estudo realizado por Laing (2010).
Uma das diferenças entre o presente trabalho e o desenvolvido por Laing na
Austrália está na seleção do público alvo. No caso de Laing (2010) a população era
conhecida, uma vez que foi utilizada a lista de telefone local, e a partir desta
população foi selecionada uma amostra aleatoriamente. A taxa de resposta obtida
pelo autor foi de 32,5% o que deu ao autor uma média de 30 respostas por cenário.
O presente trabalho partiu de uma amostra de 260 pessoas conhecidas, e
obteve um total de 98 respostas. Além de responder ao questionário, foi solicitado,
de cada participante, o nome, a empresa na qual trabalham, o cargo que ocupam a
formação acadêmica e o tempo de experiência profissional.
Para a coleta de respostas foi utilizado o site Surveymonkey, que é
especializado em pesquisas e o link foi enviado por e-mail aos entrevistados (ver
questionário completo no Anexo A). Em boa parte dos casos foi realizado um
contato direto com os candidatos em potencial (por telefone, SMS ou pessoalmente)
para que a pesquisa fosse respondida. Dessa forma a busca por novos
entrevistados se encerrou quando a quantidade de respostas pretendidas foi
atingida
41
4.3 Métodos Estatísticos
A fim de comparar os resultados deste estudo com os resultados obtidos por
Laing (2010), utilizaremos os mesmos métodos de análise. Dessa forma será
utilizado o teste-t para a hipótese 1, a ANOVA para as hipóteses 1 e 2 a MANOVA
para hipótese 3 e a regressão múltipla para as hipóteses 4,5,6, e 7.
Outros testes foram realizados para testar a confiabilidade dos resultados ou
para comparar os resultados obtidos com os obtidos no estudo realizado por Laing
na Austrália.
5 RESULTADOS
5.1 Dados demográficos
O perfil da amostra pesquisada é apresentado nos gráficos a seguir:
Gráfico 1- Classificação por gênero
Essas classificações por gênero e formação profissional, apresentadas nos
gráficos 1 e 2, não foram utilizadas no trabalho de Laing (2010).
20%
74%
6%
FEMININO
MASCULINO
Não Respondeu
42
Gráfico 2 - Classificação por formação acadêmica
5.2 Resultados preliminares
A tabela 1 nos mostra a média e o desvio padrão de cada cenário e o total de
respondentes de cada cenário.
Tabela 1 - Estatística Descritiva
Assim como o trabalho de Laing (2010) a pesquisa apresentou diferenças
significativas na média de recursos alocados em cada cenário. Dessa forma é
possível avaliar quais os fatores que foram determinantes para esse resultado. Por
outro lado, Laing apresentou sua maior média de recursos alocados no cenário 3
(custo afundado baixo e enquadramento negativo), diferentemente do presente
trabalho que apresentou uma média maior no cenário 2 (custo afundado baixo e
enquadramento positivo).
Aparentemente, no cenário brasileiro o efeito de enquadramento é mais
significativo do que o efeito do custo afundado. Mais adiante iremos observar os
resultados dos testes estatísticos.
Para testar as amostras dentro de cada cenário, observamos a distribuição da
formação e o tempo de experiência dos respondentes conforme a tabela 2.
N Média Desvio Padrão
Cenário 1 32 43.906,25 26.296,52
Cenário 2 33 70.606,06 28.249,93
Cenário 3 33 57.666,67 27.357,21
43
Tabela 2 - Média de experiência profissional em cada cenário
Também foi analisada a distribuição de recursos alocados comparando os
cenários com enquadramentos diferentes (positivo versus negativo) e também com
custos afundados diferentes (alto versus baixo) de forma a entender se houve uma
distribuição diversificada dos valores dos alocados.
Gráfico 3 – Distribuição dos recursos nos Cenários 1 e 2
Gráfico 4 – Distribuição dos recursos nos Cenários 1 e 3
N EP Méd ia Homens Engenhe iros
Cenário 1 32 9,89 24 14
Cenário 2 33 6,94 21 16
Cenário 3 33 8,91 27 24
Total 98 9,27 72 54
44
Assim podemos perceber que houve uma grande variação de alocação de
recursos dentro de cada cenário, o que nos mostra uma boa diversidade de
respondentes dentro de cada um.
5.2.1 Teste da Hipótese 1
Para testar a relação do efeito enquadramento com a quantidade de recursos
alocados, foi utilizado o funding (recursos alocados de $0 a $100.000) como variável
dependente e o framing (positivo ou negativo) como variável independente.
Tabela 3 - Comparação dos recursos alocados nos cenários 1 e 2
A tabela 3 permite que se verifique haver uma diferença na quantidade de
recursos alocados conforme os diferentes cenários de enquadramento. A análise
realizada com o teste t (two-tailed) revelou uma diferença significativa entre os
valores de recursos alocados (t = -3,322, p < 0,001).
Além do teste referido acima, também foi realizada a análise de variância
(ANOVA) comparando os cenários 1 e 2 - cenários a quantidade de custo afundado
é mantida constante (sunk cost = 400). Os resultados também indicaram que a
manipulação do enquadramento levou a variações estatisticamente significativa na
variável dependente (F = 15,533, p < 0,000, df = 1), permitindo a confirmação da
hipótese de pesquisa H11.
Esse resultado é semelhante ao obtido nos estudos de Laing (2010) e
Dunegan (1993). No caso do presente estudo, para o teste t, o resultado é mais
significativo do que o estudo australiano, uma vez que a hipótese nula é rejeita a 1%
ao passo que no estudo de Laing (2010) a hipótese nula é rejeitada a 5%.
5.2.2 Teste da Hipótese 2
Para testar a segunda hipótese de pesquisa, foi utilizada a análise de
variância de um fator (ANOVA) com o valor alocado ao projeto (funding) como
variável dependente e o valor dos custos afundados (sunk, 100 = baixo e 400 = alto)
como variável independente. Os cenários utilizados neste teste foram o um e o três,
Sunk Cost Framing N Média DP
Cenário 1 Alto ($400) Negativo 32 43.906,25 26.296,52
Cenário 2 Alto ($400) Positivo 33 70.606,06 28.249,93
45
uma vez que ambos têm um enquadramento negativo e é possível, portanto, isolar o
efeito da variação do custo afundado.
Tabela 4 - Comparação dos recursos alocados nos cenários 1 e 3
A tabela 4 apresenta uma diferença na quantidade de recursos alocados entre
os dois cenários, corroborando com a pesquisa de Heath (1995), que defende que
quanto maior forem os custos afundados, menos recursos adicionais são alocados
ao projeto.
O resultado (F = 4,270, df = 1, p < 0,043) indica que o teste foi significativo a
5%, portanto permite a confirmação da hipótese de pesquisa H12. Entretanto, como o
resultado é muito próximo da margem estabelecida, foi realizado um teste não
paramétrico para duas amostras independentes (p < 0,68) onde a hipótese nula só
seria rejeitada a 10%, conforme a tabela 5.
Test Statisticsa
Funding
Mann-Whitney U 393,500
Wilcoxon W 921,500
Z -1,822
Asymp. Sig. (2-tailed) ,068
Tabela 5 - Resultado do teste não paramétrico
Esse resultado é menos significativo estatisticamente do que o obtido por
Laing (2010), que rejeitou a hipótese nula a 1%. A avaliação do impacto do custo
afundado não foi explorado por Dunegan (1993; 1995).
5.2.3 Teste da Hipótese 3
A Tabela 6 detalha os resultados referentes aos diversos itens que mediram
Espaço do Problema. O teste da hipótese de pesquisa H13 foi realizado através de
uma análise de variâncias multivariada (MANOVA) com os oito itens do Espaço do
Problema como variáveis dependentes e o enquadramento (cenário 1 versus cenário
2) como variável independente. O resultado global não permite a rejeição da
Sunk Cost Framing N Média DP
Cenário 1 Alto ($400) Negativo 32 43.906,25 26.296,52
Cenário 3 Baixo ($100) Negativo 33 57.666,67 27.357,21
46
hipótese nula (F = 1,624, p < 0,139). A análise detalhada dos diversos itens que
formaram o Espaço do Problema permite, entretanto, algumas constatações. Os
indivíduos expostos ao enquadramento negativo consideraram, em média, o projeto
mais arriscado, estão mais desapontados com o as condições atuais, consideram a
decisão muito importante, se sentem mais responsáveis, estão mais preocupados
em reduzir perdas, estão mais preocupados com os custos afundados, acreditam
mais que o sucesso do projeto depende dele e tem menor intenção de alocar os
recursos requeridos. Em termos estatísticos, apesar das tendências indicadas, o
resultado só é significativo para o item Desapontamento (pergunta 2). Esse
resultado oferece, em consequência, suporte apenas parcial para a hipótese de
pesquisa H13.
Tabela 6 - Média e Desvio Padrão das variáveis do Espaço do Problema em dois grupos de
enquadramentos distintos
5.2.4 Teste da Hipótese 4
Para testar a relação entre a variação na alocação de recursos e os diversos
itens do Espaço do Problema, realizou-se uma série de análises de regressão
múltipla, uma para cada cenário. O valor alocado (funding) foi a “criterion variable” e
os oito itens do Espaço do Problema entraram como “predictors”. Os resultados dos
testes estão detalhados nas tabelas 7,8 e 9. Segundo a proposta de Laing (2010), o
motivo para incluir todos os oito itens do Espaço do Problema, de forma simultânea,
foi o de exercer um controle sobre qualquer variância compartilhada entre os
“predictors”.
M DP M DP
Risco 3,34 0,83 3,27 0,57 0,403
Desapontamento 3,53 0,98 3,12 0,93 1,73*
Importância 4,53 0,76 4,24 0,83 1,460
Responsabilidade 4,22 0,97 4,12 0,89 0,421
Reduzir perdas 5,09 1,84 4,76 1,70 0,767
Custos afundados 3,97 1,82 3,45 1,86 1,127
Controle 5,00 1,32 4,73 1,31 0,837
Intenções 3,31 0,74 3,61 0,75 -1,593
* Significant at the 0.1 level.
Enquadramento
Negativo
Enquadramento
Positivo t
47
Tabela 7 – Análise de variâncias multivariada (Cenário 1)
De acordo com a tabela 7 apresentada acima, 48,7% da variação da alocação
de recursos pode ser explicada pelas 8 variáveis independentes do Espaço do
Problema. Assim como a pesquisa de Dunegan (1993) e ao contrário da pesquisa
realizada por Laing (2010), esse resultado se mostra estatisticamente significativo.
Em outras palavras, as percepções do Espaço do Problema são significativamente
relacionadas à decisão de alocação de recursos no enquadramento negativo. Esse
resultado é consistente com pesquisas prévias que indicam uma expectativa de que
o enquadramento negativo resulta em um nível mais alto de “processamento
controlado da decisão”.
Tabela 8 - Análise de variâncias multivariada (Cenário 2)
Measure F df R2 Adjusted R2Standardized Beta
Coefficientst Sig.
1 Funding 2,730* 8 0,487 0,309
2 Risk -0,116 -0,586 0,564
3 Disappointment -0,071 -0,425 0,675
4 Importance -0,262 -1,496 0,148
5 Responsibility 0,361 2,232 0,036
6 Minimize_Losses 0,305 1,872 0,074
7 Sunk_Costs 0,179 0,917 0,368
8 Control -0,340 -1,991 0,058
9 Intentions 0,222 1,168 0,255
* Significant at p < 0,028
Cenário 1 (Sunk Cost Alto & Frame Negativo)
Measure F df R2 Adjusted R2Standardized Beta
Coefficientst Sig.
1 Funding 2,596* 8 0,464 0,285
2 Risk 0,237 1,508 0,145
3 Disappointment -0,251 -1,538 0,137
4 Importance -0,190 -0,957 0,348
5 Responsibility -0,188 -1,051 0,304
6 Minimize_Losses -0,072 -0,379 0,708
7 Sunk_Costs 0,100 0,450 0,657
8 Control 0,391 2,263 0,033
9 Intentions 0,259 1,182 0,249
* Significant at p < 0,034
Cenário 2 (Sunk Cost Alto & Frame Positivo)
48
De acordo com a tabela 8, apresentada acima, 46,4% da variação da
alocação de recursos pode ser explicada pelas variáveis independentes do Espaço
do Problema e, assim como a pesquisa realizada por Laing (2010) e ao contrário do
estudo de Dunegan (1993), esse resultado é estatisticamente significativo. Ou seja,
as percepções do Espaço do Problema são significativamente relacionadas à
decisão de alocação de recursos no enquadramento positivo. Esse resultado, assim
como o estudo de Laing, não é consistente com pesquisas prévias que indicam uma
expectativa de que o enquadramento positivo resulta em uma espécie de modo
automático para tomada de decisão.
Tabela 9 - Análise de variâncias multivariada (Cenário 3)
De acordo com a tabela 9, 42,7% da variação da alocação de recursos pode
ser explicada pelas variáveis independentes do Espaço do Problema e esse
resultado é estatisticamente significativo se considerarmos um alfa = 0,10 o que é
diferente do resultado obtido por Laing (2010) que apresentou resultado significativo
para um alfa = 0,05.
O resultado global permite a confirmação da hipótese de pesquisa H14.
Entretanto, para determinar se existem diferenças significativas entre os poderes de
previsão dos modelos de regressão, uma comparação foi realizada utilizando os
valores de R2 através da transformação de Fisher para correlação múltipla (HAYS,
1988).
Measure F df R2 Adjusted R2Standardized Beta
Coefficientst Sig.
1 Funding 2,240* 8 0,427 0,237
2 Risk -0,211 -1,253 0,222
3 Disappointment -0,216 -1,202 0,241
4 Importance 0,013 0,075 0,941
5 Responsibility 0,063 0,310 0,759
6 Minimize_Losses -0,191 -0,873 0,391
7 Sunk_Costs 0,168 0,739 0,467
8 Control 0,323 1,684 0,105
9 Intentions 0,075 0,361 0,722
* Significant at p < 0,061
Cenário 3 (Sunk Cost Baixo & Frame Negativo)
49
Enquadramento Negativo = Cr = 0,3908; valor crítico = 1,96, bilateral, sem
significância.
Enquadramento Positivo = Cr = 0,3136; valor crítico = 1,96, bilateral, sem
significância.
Enquadramento Negativo com custo afundado baixo = Cr = 0,0307; valor crítico =
1,96, bilateral, sem significância.
Conforme apresentado acima, nenhum modelo apresentou capacidade
preditiva acima dos demais, ou seja, tanto o enquadramento negativo quanto o
positivo apresentaram um alto nível de “processamento controlado da decisão”. Se
compararmos aos outros estudos: o estudo de Laing (2010) relatou que a
capacidade preditiva do modelo de enquadramento positivo foi mais significativo e
no estudo de Dunegan et al. (1995) o enquadramento negativo resultou em uma
relação mais forte com a quantidade de financiamento.
Laing (2010) apontou as alterações do texto como um dos possíveis fatores
que diferenciaram o seu estudo com o de Dunegan et al. (1995). No caso do
presente trabalho, não houve nenhum tipo de alteração significativa no texto em
relação à pesquisa realizada por Dunegan (1993).
5.2.5 Teste das Hipóteses 5 e 6
Para analisar as relações entre as variáveis da Compatibilidade de Imagem e
as percepções do Espaço do Problema, realizou-se um teste de correlação entre os
oito itens do Espaço do Problema e os 3 itens da Compatibilidade de Imagem. Antes
da realização do teste, transformaram-se os três itens da Compatibilidade de
Imagem em um único item, através de uma rotação ortogonal varimax (ver LAING,
2010). Além de facilitar os testes de correlação, pois elimina os resultados
redundantes entre os 3 itens, essa transformação nos permite analisar os efeitos na
Compatibilidade de Imagem de uma forma global e realizar a comparação com os
estudos prévios, que também utilizaram este critério.
Os itens selecionados para a pesquisa foram à proximidade da imagem, o
movimento em direção ao alvo e a comparação da imagem (com escala reversa). A
rotação destes três itens produziu um único fator que chamamos de Image,
conforme apresentado na tabela 10.
50
Component Matrixa
Component
1
Close ,898
Moving ,873
Comparison_i ,727
Tabela 10 - Resultados da rotação ortogonal varimax
Tabela 11 - Tabela de autocorrelação
A tabela 11 apresenta as estatísticas descritivas dos diversos itens do
questionário aplicado. Os dados mostram que a alocação de recursos é
significativamente correlacionada com os seguintes itens do Espaço do Problema:
Risco (pergunta 1), Desapontamento (pergunta2), Importância (pergunta 3), Custos
Afundados (pergunta 6), Controle (pergunta 7) e Intenções (pergunta 8). Na
pesquisa de Laing, esse mesmo teste apresentou correlação apenas com cinco itens
(Risco, Desapontamento, Responsabilidade, Custos Afundados e Intenções) e no
estudo de Dunegan et al (1995) apresentou correlação positiva em 4 itens (neste
estudo, só foram utilizados 5 itens para o Espaço do Problema).
A tabela 11 mostra ainda que a Compatibilidade de Imagem apresenta
também uma correlação significativa frente a alguns itens do Espaço do Problema.
Especificamente, houve correlação com os itens: Risco, Desapontamento, Custos
Afundados e Intenções. No trabalho de Laing esse item só apresentou correlação
positiva com três itens (Risco, Desapontamento e Responsabilidade). Esse resultado
apresenta suporte parcial para a hipótese de pesquisa H15.
Variable M SD 1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 Funding 57530,61 29164,73 -
2 Image 0,0000 1,0000 0,424***
3 Risk 3,4388 0,7189 -0,181* -0,482***
4 Disappointment 3,5204 0,9657 -0,328*** -0,470*** 0,291***
5 Importance 4,4082 0,7974 -0,198* -0,066 0,170* 0,230**
6 Responsibility 4,2245 0,8559 0,079 -0,055 0,073 0,069 0,242**
7 Minimize_Losses 4,9082 1,7997 -0,105 -0,022 0,039 0,146 0,335*** 0,241**
8 Sunk_Costs 3,8367 1,8539 0,231** 0,285*** -0,193* -0,102 0,122 0,017 0,206**
9 Control 4,8163 1,3420 0,185* 0,155 -0,076 -0,021 0,215** 0,288*** 0,125 0,182*
10 Intentions 3,4490 0,7749 0,437*** 0,529*** -0,302*** -0,178* 0,034 0,095 -0,096 0,475*** 0,219***** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
**. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.1 level (2-tailed).
51
Por último, a tabela 11 mostra que a quantidade de fundos alocados está
significativamente correlacionada com a Compatibilidade de Imagem, o que permite
a confirmação da hipótese de pesquisa H16. Este resultado esta em linha com os
estudos prévios. Entretanto, a tabela ainda mostra, como esperado, que as medidas
de Espaço do Problema foram altamente correlacionadas entre si. Portanto, para
obter uma melhor avaliação de se os resultados realmente oferecem suporte para as
hipóteses de pesquisa H15 e H16, e para controlar a variância compartilhada entre os
itens de espaço do problema, duas análises de regressão foram realizadas
(DUNEGAN et al, 1995).
Na primeira regressão, o funding é a variável dependente e os itens do
Espaço do Problema são as variáveis independentes. Os resultados indicaram que
36,4% da variação da alocação de recursos são explicados pelo Espaço do
Problema (N = 65, F = 4,009, p < 0,001).
A segunda regressão considera o Image como variável dependente e os itens
do Espaço do Problema como variáveis independentes. Os resultados indicaram que
47,6% da variação da Compatibilidade de Imagem são explicados pelo Espaço do
Problema (F = 6,353, p < 0,000). Esses resultados confirmam as hipóteses de
pesquisa H15 e H16.
5.2.6 Teste da Hipótese 7
O teste da Compatibilidade de Imagem como uma variável moderadora sobre
o resultado da decisão é realizado em três etapas considerando apenas os cenários
1 e 2 onde o custa afundado não varia. Na primeira, faz-se uma análise de
regressão onde o item Image é adicionado as variáveis independentes, assim como
no modelo de Dunegan et al (1995), ou seja: Funding = Intenções + Risco +
Desapontamento + Importância + Responsabilidade + Reduzir Perdas + Custos
Afundados + Controle + Image. O incremento da Compatibilidade de Imagem
aumentou o poder preditivo do modelo, em relação à quantidade de recursos
alocados, de 36,4% para 39,5% (F = 3,994, p < 0,001).
No segundo passo, o modelo de regressão foi expandido para contemplar oito
interações de primeiro nível entre a Compatibilidade de Imagem e os itens do
Espaço do Problema. As variáveis de interação foram criadas pela multiplicação de
cada item de Espaço do Problema pelo fator Compatibilidade de Imagem, conforme
52
relatado por Dunegan et al. (1995). Dessa forma, o modelo é representado pela
fórmula abaixo:
Funding = Intenções + Risco + Desapontamento + Importância +
Responsabilidade + Reduzir Perdas + Custos Afundados + Controle + Image +
(Intenções * Image). + (Risco * Image). + (Desapontamento * Image). + (Importância
* Image). + (Responsabilidade * Image). + (Reduzir Perdas * Image). + (Custos
Afundados * Image). + (Controle * Image).
Com a inclusão dos itens interação, a capacidade do modelo para prever a
alocação de recursos aumentou de 39,5% para 45,7% (F = 2,327, p < 0,012). Este
resultado é estatisticamente significativo e está alinhado com o resultado obtido por
estudos prévios. Em outras palavras, os dados indicam que a Compatibilidade de
Imagem é um fator importante na relação entre os resultados de decisões e as
percepções do Espaço do Problema.
Por fim, para determinar a natureza da interação da Compatibilidade de
Imagem com grupo de oito itens do Espaço do Problema, a medida de
Compatibilidade de Imagem (Image) foi dividida na média em dois grupos, um grupo
com Compatibilidade de Imagem baixa e o outro grupo com Compatibilidade alta
(DUNEGAN et al., 1995). A capacidade preditiva dos itens do Espaço do Problema
em relação ao nível de alocação de recursos dentro dos grupos de Compatibilidade
de Imagem de Alta e Baixa foi completamente diferente. O resultado do modelo de
regressão para Compatibilidade de Imagem baixa (F = 0,850, p < 0,576, R2 = 0,312)
não foi significativo estatisticamente. Por outro lado, o resultado do modelo de
regressão para a Compatibilidade de Imagem alta (F = 3,804, p <0,012, R2 = 0,430)
foi estatisticamente significativo. Portanto os resultados não fornecem suporte
parcial para a hipótese de pesquisa H17.
O resultado encontrado por Laing (2010) foi significativo para os dois grupos,
enquanto o resultado encontrado por Dunegan et al. (1995) só foi significativo para a
compatibilidade de imagem baixa.
53
6 DISCUSSÃO
Esse trabalho teve como objetivo principal analisar a existência do efeito dos
custos afundados (contabilidade mental), do efeito enquadramento e a influência de
Espaço do Problema e Compatibilidade de Imagem como variáveis intervenientes na
relação entre enquadramento e tomada de decisão, dentro do contexto de decisões
de investimento de profissionais brasileiros. Os testes foram realizados através da
criação de três cenários com a manipulação das variáveis de custo afundado (alto e
baixo) e enquadramento (positivo e negativo), seguindo o experimento realizado por
Laing (2010).
As hipóteses de pesquisa 1 e 3, sobre a influência do efeito enquadramento
na alocação de recursos e nas percepções do Espaço do Problema,
respectivamente, foram elaboradas para avaliar o impacto do enquadramento na
tomada de decisão dos profissionais brasileiros. Os testes mostraram que, quando o
indivíduo é exposto ao cenário com enquadramento positivo, a alocação de recursos
é significativamente maior do que quando ele é exposto ao cenário de
enquadramento negativo. Ao considerarmos os itens do Espaço do Problema,
apenas o item desapontamento apresentou ser estatisticamente relevante, ou seja,
no cenário de enquadramento negativo, o indivíduo se apresenta mais desapontado
com o andamento do projeto.
O efeito dos custos afundados, testado através da hipótese de pesquisa 2,
teve um resultado estaticamente significativo. A diferença dos resultados do
presente estudo e os resultados de Laing (2010) estão nas médias dos cenários dois
e três. Enquanto a pesquisa desenvolvida no Brasil resultou em uma maior média de
recursos alocados no cenário 2, o estudo australiano apresentou a maior média no
cenário 3.
A pesquisa de Laing (2010) analisou a presença do viés da escalada do
comprometimento (STAW, 1981), medindo a correlação da variável
Responsabilidade (pergunta 4) com a quantidade de recursos alocados. No presente
trabalho esse item não apresentou nenhuma relação significativa. Entretanto a
média geral das respostas (3,52 num total de 5, N=98) sugere que pesquisas
adicionais se justificam e podem explorar melhor essa relação.
Conforme esperado, houve uma correlação positiva entre os itens do Espaço
do Problema e a quantidade de recursos alocados (hipótese 4). Entretanto, ao
54
contrário das pesquisas de Dunegan (1993; 1995), não houve diferença significativa
entre os cenários. Em outras palavras, os resultados do presente estudo, mais uma
vez, não confirmaram a proposta de que no cenário de enquadramento negativo a
relação entre as percepções do Espaço do Problema e o resultado da decisão são
mais altas. De qualquer modo, o fato do presente estudo ter utilizado profissionais
de mercado, como entrevistados, pode ter influenciado nas diferenças com os
resultados obtidos por Dunegan. Muitos desses profissionais já devem ter se
submetido a algum tipo de treinamento ou capacitação para processos de decisão
ou até mesmo são constantemente expostos a este tipo de situação no seu dia-a-
dia.
Assim como os estudos de Laing e Dunegan, os resultados apresentaram
uma correlação positiva entre a Compatibilidade de Imagem e as percepções do
Espaço do Problema assim como também apresentou uma correlação positiva entre
a Compatibilidade de Imagem e a quantidade de recursos alocados através da
hipótese de pesquisa 5.
Consistente com a teoria, o teste de Compatibilidade de Imagem confirmou
que este item atua como uma variável moderadora que influencia no grau em que a
informação é utilizada na tomada de decisão confirmando a hipótese de pesquisa 6.
Entretanto o estudo também produziu alguns resultados inconsistentes com estudos
anteriores. Ao contrário da pesquisa de Dunegan et al. (1995), a teste da hipótese
de pesquisa 7 mostrou que quando a Compatibilidade de Imagem é baixa, a
Compatibilidade de Imagem não foi um agente moderador significativo do nível de
recursos alocados. Em contrapartida, quando a Compatibilidade de Imagem é alta o
resultado do nível de financiamento foi estatisticamente significativo. No estudo
realizado por Laing (2010), os dois níveis de compatibilidade foram significativos.
Era esperado que quando a percepção de Compatibilidade de Imagem é alta,
isto é, quando os indivíduos percebem um progresso aceitável em direção aos
objetivos da sua imagem trajetória, a relação entre o Espaço do Problema e a
alocação de recursos torna-se menos forte. Por outro lado, quando a
Compatibilidade de Imagem é baixa, a percepção do Espaço do Problema e as
decisões de financiamento são significativamente relacionadas. Entretanto, os
resultados sugerem que o uso da informação aumentou à medida que aumentou a
Compatibilidade de Imagem. Em outras palavras, o fato de que quando o aparente
55
progresso está sendo feito em direção a metas ou objetivos, o processo de tomada
de decisão se torna mais automático, não se confirmou. A utilização controlada e
deliberada de informações para orientar na escolha de um curso de ação deveria ser
reservada apenas para aqueles casos onde o progresso não está sendo feito.
56
7 CONCLUSÃO E SUGESTÕES PARA PESQUISAS FUTURAS
O objetivo deste estudo foi examinar empiricamente o processo decisório de
brasileiros, com alguma experiência profissional, utilizando uma situação na qual
uma decisão de investimento financeiro foi requerida. O desafio foi entender como
os indivíduos são influenciados por alguns vieses cognitivos como o efeito
enquadramento, o custo afundado e como isso afeta suas decisões. Para isso,
utilizamos o conceito da Teoria da Imagem para entender como esses vieses afetam
o ambiente da tomada de decisão.
O resultado final do estudo permite afirmar que (a) o tipo de enquadramento
(positivo ou negativo) teve uma influência considerável no processo decisório dos
participantes do experimento e (b) o conceito de contabilidade mental se mostrou
robusto e igualmente impactou as decisões no cenário apresentado. Pesquisas
adicionais sobre a escalada do comprometimento podem ser realizadas,
principalmente, manipulando o grau de responsabilidade do gestor pela decisão
inicial.
Da mesma forma, uma pesquisa futura sobre a Teoria da Imagem deve
abordar como as imagens são interligadas e organizados na mente de um tomador
de decisão competente, ou seja, como esta rede de imagens é construída ao longo
do tempo, e se a mesma recebe suporte empírico. Seria relevante expandir essa
pesquisa para incorporar diferentes níveis de competência na tomada de decisões
(inexperientes para experientes) e como isso afeta o grupo de imagens. Uma vez
que as imagens são estruturas de conhecimento (BEACH, 1990), o tomador de
decisão pode não ter suas imagens relevantes plenamente desenvolvidas para a
decisão ou pode não ter o seu padrão pré-determinado. Assim, precisamos de mais
pesquisas sobre como o conhecimento (imagens) e comportamento de interação
para produzir uma estratégia de decisão para os gestores experientes e
inexperientes em diferentes contextos.
57
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60
ANEXO
Anexo A - Questionário
CENÁRIO 1:
61
CENÁRIO 2:
CENÁRIO 3:
62
63
64