4 The Model and Empirics
4.2 Data
H1: As variáveis familiares explicam a formação das dimensões da identidade
H1a) As variáveis familiares explicam a autoestima e tendência depressiva
Para a modelação através da regressão linear, foram testados os respetivos pressupostos. A partir dos resultados de Durbin-Watson, observa-se a independência dos termos de erro, uma vez que estes são 1.855 e 2.068 para a autoestima e tendência repressiva (tabela 35). Com base na análise gráfica dos resíduos, constata-se uma aproximação entre o referido gráfico e a curva de Gauss através do histograma dos resíduos, bem como a homogeneidade da variância do erro através do diagrama de dispersão, representando os valores previstos e os resíduos. A multicolinearidade entre as variáveis foi avaliada através da Tolerância e do Fator de Inflacção da Variância (VIF), verificando-se a sua não existência, uma vez que os valores de VIF eram consideravelmente inferiores a 10.
Recorrendo ao método Stepwise, a regressão linear múltipla permitiu identificar as variáveis “Relação com os pais” [(β=0.555; t(239)=9.048; p<.001)], “Apoio e proteção dos
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pais orientados para os resultados” [(β=0.165; t(239)=3.351; p<.01)], “expectativas específicas das mães face ao desempenho a Matemática” [(β=0.160 t(239)=3.315; p<.01)] e “Motivação dos pais através do incentivo” [(β=0.181 t(239)= 3,006; p<.01)] como preditores significativos da autoestima (tabela 38). Este modelo é significativo e explica 49.3% da variabilidade da autoestima [(F(4, 239)=54.493; p<.001)], sendo a variável “Relação com os pais” que explica maior percentagem de variância: 43.2% dos resultados (R2=.432) (tabela36).
Relativamente à tendência depressiva, observa-se que os preditores significativos são a “Relação com os pais” [(β=-0.522; t(241)=-9.557; p<.001)] e “Desempenho social esperado pelos pais” [(β=0.116; t(241)=2.126; p<.05)] (tabela 36). Este modelo é significativo e explica 31.1% da variabilidade da tendência depressiva [(F(2, 241)=37.733; p<.001)], sendo a variável “Relação com os pais” que explica maior percentagem de variância: 29.8% dos resultados (R2=.298), com beta negativo (tabela 36).
Tabela 35 — Sínteses dos modelos estimados — H1a) Modelo R R Quadrado R Quadrado
Ajustado Erro padrão da estimativa Durbin- Watson P7A 0.702 0.493 0.484 0.615 1.855 P7B 0.558 0.311 0.306 0.717 2.068
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Tabela 36 — Coeficientes estimados — H1a) Modelo Coeficientes não
standardizados
Coeficientes
standardizados T Significância Variação R2
B Erro Padrão Beta
P7A (Constante) -0.367 0.376 -0.976 0.330 P15 0.614 0.068 0.555 9.048 0.000 0.432 P25B 0.167 0.056 0.181 3.006 0.003 0.021 P24B 0.163 0.049 0.165 3.351 0.001 0.017 P31_matematica 0.160 0.048 0.160 3.315 0.001 0.023 P7B (Constante) 5.323 0.328 16.216 0.000 P15 -0.581 0.061 -0.522 -9.557 0.000 0.298 P26 0.084 0.039 0.116 2.126 0.034 0.013
H1b) As variáveis familiares explicam a atitude positiva perante a vida
Primeiramente foram testados os pressupostos para a estimação de modelos de regressão linear. A partir do resultado da estatística de Durbin-Watson, observa-se a independência dos termos de erro, uma vez que este valor é de 1.903 (tabela 37). Da análise gráfica dos resíduos, constata-se uma aproximação entre o referido gráfico e a curva de Gauss através do histograma dos resíduos, bem como a homogeneidade da variância do erro através do diagrama de dispersão, representando os valores previstos e os resíduos. A multicolinearidade entre as variáveis foi avaliada através da Tolerância e do Fator de Inflacção da Variância (VIF), verificando-se a sua não existência, uma vez que os valores de VIF eram consideravelmente inferiores a 10.
Analisando os preditores significativos da atitude positiva perante a vida, observa-se que são a “Relação com os pais” [(β=0.483; t(239)=7.499; p<.001)], “Clima familiar relacionado com a coesão” [(β=0.273; t(239)=4.342; p<.001)], “Apoio à autonomia” [(β=0.102; t(239)=2.067; p<.05)] e “Pai com ensino superior” [(β=0.094; t(239)=1.993; p<.05)] (tabela 38). Este modelo é significativo e explica 47.8% da variabilidade da Atitude perante a vida [(F(4, 239)=44.864; p<.001)], sendo a variável “Relação com os pais” que explica maior percentagem de variância: 41.8% dos resultados (R2=.418) (tabela 38).
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Tabela 37 — Sínteses dos modelos estimados — H1b)
R R Quadrado R Quadrado Ajustado Erro padrão da estimativa Durbin- Watson 0.691 0.478 0.469 0.633 1.903
Tabela 38 — Coeficientes estimados — H1b)
Modelo Coeficientes não standardizados Coeficientes standardizados T Significância Variação R2 B Erro Padrão Beta (Constante) 0.398 0.339 1.175 0.241 P15 0.543 0.073 0.483 7.449 0.000 0.418 P17A 0.242 0.056 0.273 4.342 0.000 0.044 P24A 0.102 0.049 0.102 2.067 0.040 0.008 ESC_P 0.239 0.120 0.094 1.993 0.047 0.009
H1c) As variáveis familiares explicam as perspetivas de futuro
Em primeiro lugar, foram testados os pressupostos para a estimação de modelos de regressão linear. A partir dos resultados de Durbin-Watson, observa-se a independência dos termos de erro, uma vez que estes são 2.058 e 2.141 para as subescalas orientação social e familiar e sucesso profissional (tabela 39). Por meio da análise gráfica dos resíduos, constata- se uma aproximação entre o referido gráfico e a curva de Gauss através do histograma dos resíduos, bem como a homogeneidade da variância do erro através do diagrama de dispersão, representando os valores previstos e os resíduos. A multicolinearidade entre as variáveis foi avaliada através da Tolerância e do Fator de Inflacção da Variância (VIF), verificando-se a sua não existência, uma vez que os valores de VIF eram consideravelmente inferiores a 10.
Recorrendo ao método Stepwise, a regressão linear múltipla permitiu identificar as variáveis “Motivação pelos pais através do incentivo” [(β=0.174; t(237)=2.146; p<.05)], “Ensino superior dos pais” [(β=0.194; t(237)=3.273; p<.01)], “Apoio e proteção dos pais orientados para os resultados” [(β=0.159; t2.561(237)=; p<.05)], “Relação com os pais” [(β=0.239; t(236)=2.604; p<.05)], “Clima familiar através da coesão” [(β=0.185;
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t(237)=1.996; p<.05)] e “Conflitos” [(β=-0.206; t(237)=-3.020; p<.01)] como preditores significativos da orientação social e familiar, autorrealização (tabela 40). Este modelo é significativo e explica 19.6% da variabilidade da orientação social e familiar, autorrealização [(F(6, 237)=9.558; p<.001)] (tabela 42), sendo a variável “Motivação pelos pais através do incentivo” a que explica maior percentagem de variância: 10% dos resultados (R2=.100).Neste modelo, a variável “Clima familiar dos conflitos” apresenta o Beta negativo na explicação da variância da orientação social e familiar, autorrealização (tabela 40).
Relativamente ao sucesso profissional e material, constata-se que os preditores significativos são “Motivação pelos pais através do incentivo” [(β=0.279; t(240)=3.834; p<.001)], “expectativas específicas dos pais face ao desempenho a Português” [(β=0.279; t(240)=3.834; p<.01)] e “Clima familiar relacionado com a sinceridade/abertura” [(β=0.173; t(240)=2.909; p<.05)]. Este modelo é significativo e explica 23.2% da variabilidade do sucesso profissional e material [(F(3, 240)=24.123; p<.001)], sendo a variável “Motivação pelos pais através do incentivo” que explica maior percentagem de variância: 18.6% dos resultados (R2=.186) (tabela 40).
Tabela 39 — Sínteses dos modelos estimados — H1c)
Modelo R R Quadrado R Quadrado
Ajustado Erro padrão da estimativa Durbin- Watson P75A 0.442 0.196 0.175 0.634 2.058 P75B 0.481 0.232 0.222 0.536 2.141
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Tabela 40 — Coeficientes estimados — H1c)
Modelo Coeficientes não standardizados Coeficientes standardizados T Significância Variação R2 B Erro Padrão Beta P75A (Constante) 2.842 0.354 8.030 0.000 Q25B 0.131 0.061 0.174 2.146 0.033 0.100 ESC_P 0.394 0.120 0.194 3.273 0.001 0.033 P24B 0.127 0.050 0.159 2.561 0.011 0.012 P15 0.216 0.083 0.239 2.604 0.010 0.018 P17B -0.206 0.068 -0.255 -3.020 0.003 0.019 P17A 0.132 0.066 0.185 1.996 0.047 0.014 P75B (Constante) 3.244 0.253 12,830 0.000 P25B 0.183 0.048 0,279 3,834 0.000 0.186 P32_portugu es 0.136 0.047 0,173 2,909 0.004 0.029 P17C 0.126 0.055 0,164 2,314 0.022 0.017
H2: As variáveis familiares explicam o autoconceito nas disciplinas de Português e Matemática
H2a): As variáveis familiares explicam o autoconceito na disciplina de Português
Antes das regressões, foram testados os pressupostos para a estimação de modelos de regressão linear. A partir do resultado da estatística de Durbin-Watson, observa-se a independência dos termos de erro no autoconceito (DW=2.107), nas notas esperadas (DW=1.857) e nos resultados específicos (DW=2.039) à disciplina de Português (tabela 41). Da análise gráfica dos resíduos, constata-se uma aproximação entre o referido gráfico e a curva de Gauss através do histograma dos resíduos, bem como a homogeneidade da variância do erro através do diagrama de dispersão, representando os valores previstos e os resíduos. A multicolinearidade entre as variáveis foi avaliada através da Tolerância e do Fator de