22. ANBEFALTE TILTAK VIDERE
22.3. A NBEFALINGER OG TILTAK
A Tabela 36 apresenta o resultado da ANOVA para a regressão padrão e indica que o percentual de variação total da variável critério, explicado pelo modelo de regressão com as variáveis independentes, anteriormente citadas, é estatisticamente significativo. Ou seja, as variáveis do modelo testado contribuem para predizer a auto- avaliação de Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI, considerando o nível de significância de 0,05.
Tabela 36 – ANOVA do Modelo D: Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI
Modelo Soma dos Quadrados Graus de Liberdade Média dos Quadrados F Sig. Regressão 269,989 8 33,749 25,853 0,000 Residual 385,095 295 1,305 Total 655,084 303
(a) Preditores: Constante, Potencial do Clientes e Suporte Técnico (PSPTEC), Nível da Agência (NIVAG), Experiência na Função (EXP), Necessidade (NEC), Clima Social (CLSOC), Aprendizagem (APDZ), Suporte Material (SPMAT), Carga de Trabalho (CTRAB) e Suporte Psicossocial à Transferência (SPSOC). (b) Variável Critério: Auto-avaliação da Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI da Venda e Crédito de Pessoa Jurídica (IMPCTR2). Fonte: elaborada pelo pesquisador.
Na Tabela 37 são apresentadas as correlações entre as variáveis, os coeficientes de regressão não padronizados (B), padronizados (ß), a contribuição de cada variável (Sr), as médias das variáveis (M), os desvios- padrão (DP), o R, o R2 e o R2 ajustado.
Tabela 37 – Matriz de Correlações do Modelo D: Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI
Depen-
dente Preditoras
Variáveis IMP
CTR2 EXP NEC APDZ SOC SP MAT SP SOC CL TRABC TEC PSP NIV AG
EXP 0,044* NEC 0,345* -0,147 APDZ 0,490* -0,036 0,310* SPSOC 0,468* -0,045 0,280* 0,430* SPMAT 0,462* -0,038 0,276* 0,377* 0,668* CLSOC 0,279* 0,028 0,190* 0,242* 0,544* 0,451* CTRAB 0,369* 0,044 0,135* 0,229* 0,373* 0,517* 0,325* PSPTEC 0,449* 0,074 0,176* 0,298* 0,409* 0,534* 0,341* 0,634* NIVAG 0,102* 0,111 0,269* 0,169* 0,098* -,063* 0,076* 0,320* 5,584* B 0,102 0,111* 0,269* 0,169* 0,098* -,063* 0,076* 0,320* 0,102 β) 0,073 0,165* 0,275* 0,168* 0,085* -,036* 0,065* 0,190* 0,073 Sr 0,063 0,033* 0,050* 0,067* 0,078* 0,096* 0,070* 0,104* 0,063 M 7,968* 2,266 7,776* 8,102* 8,157* 8,166* 6,289* 4,923* 5,584* 7,968 DP 1,470* 1,062 2,179* 1,507* 1,460* 1,271* 0,834* 1,261* 0,875* 1,470 R = 0,642; R2 = 0,412; R2 (Ajustado) = 0,396
* p < 0,001. Fonte: elaborada pelo pesquisador.
Conforme apresentado na Tabela 37, as variáveis que contribuíram significativamente para explicar a variável dependente foram: Aprendizagem (APDZ); Suporte Psicossocial à Transferência (SPSOC); Potencial dos Clientes e Suporte Técnico (PSPTEC); e Necessidade (NEC).
Essas quatro variáveis mantiveram correlações bivariadas moderadas (0,490; 0,468; 0,449 e 0,345 respectivamente) com a variável critério. Dentre estas variáveis, a Aprendizagem (ß = 0,275) na explicação da variável critério, seguida por Potencial dos Clientes e Suporte Técnico (ß = 0,190), Suporte Psicossocial à Transferência (ß = 0,168) e Necessidade (ß = 1,165), para explicação da variável critério, seguida por Experiência na Função (ß = 0,117). Agrupadas, essas quatro variáveis preditoras explicaram 39,6 % da variabilidade do Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI percebido pelos participantes.
Os resultados dessa regressão múltipla indicaram que os egressos que relataram maior Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI perceberam maior Aprendizagem, maior Suporte Psicossocial à Transferência, maior
Potencial dos Clientes e Suporte técnico, e também perceberam maior necessidade da realização da oficina.
Após apresentar os resultados da Regressão Múltipla, serão apresentados a seguir os resultado da Regressão Logística. Sendo assim, inicialmente, o resultado da Regressão Logística utilizando as mesmas variáveis independentes da Regressão Múltipla, a redução do valor de – 2LL, quando comparado o modelo vazio com o modelo que inclui as variáveis independentes, uma vez que o modelo vazio apresentou o valor de -2LL igual a 421,381 e a última iteração do modelo obteve o valor de -2LL de 321,364. O valor obtido no teste de Nagelkerke foi igual a 0,374. Segundo esse teste, 37,4% da variação no resultado da variável dependente – Impacto do Treinamento no Trabalho na Contribuição em Estratégias e TI – foi explicada pelo modelo proposto.
No teste de Hosmer e Lemeshow obteve-se o nível de significância igual a 0,024 com Qui-Quadrado igual a 17,670 (8 graus de liberdade), o que indica que, para o nível de significância de 1 % (0,01), a hipótese nula de que as classificações previstas pelo modelo são diferentes das classificações observadas não foi aceita. Ou seja, não existem diferenças estatisticamente significativas entre os valores reais e previstos para a variável dependente.
Outra maneira de avaliar o ajuste do modelo consiste na comparação das suas predições versus os resultados observados. Nesse sentido, o modelo proposto classificou corretamente 77,6% dos casos, conforme Tabela 38. Todos os resultados dos testes apresentados acima fornecem suporte para a aceitação do modelo proposto.
Tabela 38 – Classificações Modelo D: Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição em Ferramentas e TI Observados versus Previstos Menor Contribuição em Ferramentas e TI Previsto (0) Maior Contribuição em Ferramentas e TI Previsto (1) Total Observados Acerto da Classificação Menor Contribuição em Ferramentas e TI Observado (0) 115 35 150 76,7 % Maior Contribuição em Ferramentas e TI Observado (1) 33 121 154 78,6 % --- 304 77,6 %
Uma vez tendo sido realizada a análise da adequação do modelo como um todo, a seguir serão analisadas as contribuições das variáveis independentes do modelo de investigação.
A segunda coluna da Tabela 39 mostra o coeficiente (B), que representa a mudança no logit da variável dependente associada com um aumento de uma unidade na variável preditora. O Exp (B), apresentado na sétima coluna da Tabela 39 representa a mudança no Odds Ratio (Razão de Chances), que é a chance de pertencer ao grupo de maior ou menor impacto.
Tabela 39 – Variáveis do Modelo D: Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI.
Variáveis B Padrão Erro Wald (*) Liberdade Graus de p-valor Exp (B)
EXP 0,074 0,131 0,318 1 0,573 1,077 NEC 0,173 0,070 6,143 1 0,013 1,189 APDZ 0,410 0,113 13,141 1 0,000 1,507 SPSOC 0,253 0,151 2,813 1 0,093 1,288 SPMAT 0,253 0,166 2,319 1 0,128 1,288 CLSOC -0,194 0,206 0,890 1 0,345 0,824 CTRAB 0,083 0,143 0,337 1 0,562 1,087 PSPTEC 0,496 0,226 4,822 1 0,028 1,643 NIVAG -0,081 0,117 0,483 1 0,487 0,922
(*) O valor do teste de Wald é o quadrado do valor da razão entre o coeficiente B e o erro padrão. Fonte: elaborada pelo pesquisador.
As variáveis que contribuíram significativamente para explicar a variável dependente foram: Potencial dos Clientes e Suporte Técnico (PSPTEC); Necessidade (NEC); e Aprendizagem (APDZ). Dentre estas variáveis, Potencial dos Clientes e Suporte Técnico (B = 0,496) teve maior contribuição na explicação da variável critério, seguida por Necessidade (B = 0,410) e Aprendizagem (B = 0,173).
Ao comparar os resultados da Regressão Logística com os resultados da Regressão Múltipla Padrão do Modelo D, observa-se que as variáveis Potencial dos Clientes e Suporte Técnico (PSPTEC); Aprendizagem (APDZ) e Necessidade (NEC) foram consideradas significativas em ambas regressões.
Os resultados dessa regressão logística indicaram que os egressos que relataram maior Impacto do Treinamento no Trabalho em Contribuição de Estratégias e TI
perceberam maior Potencial dos Clientes e Suporte Técnico, maior Aprendizagem e maior Necessidade de realizar o treinamento.
A seguir, serão apresentados os resultados obtidos no teste do Modelo E mediante a utilização de uma regressão múltipla e de uma regressão logística.