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Os dados foram analisados com o uso do pacote estatístico Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) for Windows, versão 18.0. Primeiramente, limpou-se o banco de dados e procedeu-se à análise exploratória dos dados. Em seguida, procedeu-se às análises fatoriais e à consistência interna para os instrumentos ICCAT e EST. Analisou-se cada escala do ICCAT separadamente,

conforme recomendaram as autoras da medida. Em seguida, realizou-se a análise convergente do ICCAT.

O passo seguinte foi a análise da percepção dos pesquisadores quanto às condições para criar e a satisfação no trabalho. A fim de comparar as variáveis sociobiográficas (gênero, idade, tempo de empresa e tempo de pesquisa), as variáveis do cargo (função de confiança e gestão de equipes) e as variáveis do local de trabalho (região do país e tipo de unidade) com os fatores de condições para criar e satisfação no trabalho, foram feitos correlações, testes t e Anova.

Em seguida, para verificar possíveis relações entre condições para criar e satisfação no trabalho, utilizaram-se correlações de Pearson entre os fatores de condições para criar e a satisfação no trabalho. Por fim, fez-se também a Modelagem de Equações Estruturais (MEE) a fim de verificar as relações preditivas entre as variáveis de condições para criar e satisfação no trabalho.

5 RESULTADOS

Primeiramente, descreveram-se os resultados das análises fatoriais para verificação da estabilidade fatorial das escalas. Em seguida, fez-se uma análise convergente para confirmação do ICCAT. Em terceiro, apresentaram-se os resultados da percepção dos pesquisadores em relação às condições para criar e à satisfação no trabalho. Em quarto, descreveram-se os resultados da análise de variáveis sociobiográficas em relação às condições para criar e à satisfação no trabalho. Em quinto, apresentaram-se os resultados de variáveis do cargo em relação às condições para criar e à satisfação no trabalho. Em sexto, descreveram-se os resultados de variáveis do local de trabalho em relação às condições para criar e à satisfação no trabalho. Por último, apresentaram-se os resultados das correlações e da testagem de um modelo de equações estruturais da relação entre condições para criar e satisfação no trabalho.

Para tanto, inicialmente, analisou-se o tamanho da amostra com base na regra de 10 sujeitos por item, considerando a orientação de Tabachnick e Fidell (2001) para a AF e de Hair Jr. et al. (2005) para a modelagem de equações estruturais. A amostra para a presente pesquisa deveria ser composta de, pelo menos, 360 participantes, considerando que a escala com maior número de itens é composta por 36 itens. Como foram 367 casos válidos, essa regra foi plenamente cumprida.

Da amostra original de 442 participantes, verificou-se a frequência de dados omissos (missings). Em seguida, identificaram-se e excluíram-se todos os questionários que tivessem 10% de casos omissos ao longo da primeira e da segunda parte do questionário. Assim, excluíram-se 17% (75 participantes), restando 367 respondentes. O software utilizado para aplicação do questionário foi programado de modo a impedir que o participante avançasse na pesquisa deixando respostas em branco. Assim, todos os casos excluídos foram de desistência ao longo do questionário.

A AF é uma técnica relativamente robusta a violações de normalidade (PASQUALI, 1999) assim como a MEE (CAMPANHA; TAVARES; SILVA, 2009), mas, mesmo assim, inspecionou-se a normalidade com base na análise da assimetria e da curtose. Considerando que o teste t, a Anova e as correlações de

Pearson também são técnicas robustas a violações de normalidade, a amostra foi utilizada para todas as análises necessárias para este estudo, excluíndo-se pontualmente casos de ausência de dados (missings) presentes na terceira parte do questionário.

Os valores de assimetria dos itens do instrumento de Condições Favoráveis à Criatividade variaram entre |0,01| e |1,58|; dos itens do instrumento de Condições Desfavoráveis à Criatividade variaram entre |0,04| e |1,29|; e da EST variaram entre |0,09| e |1,06|, com quase todas as variáveis negativamente assimétricas, o que indicou uma tendência da amostra em se concentrar em pontos mais altos das escalas de respostas. Em relação à curtose, os valores dos itens do instrumento de Condições Favoráveis à Criatividade variaram entre |0,14| e |1,46|; dos itens do instrumento Condições Desfavoráveis à Criatividade variaram entre |0,20| e |1,25|; e da EST variaram entre |0,03| e |1,34|. Observou-se que a maior parte das variáveis apresentou curtose negativa, sugerindo que há, predominantemente, distribuições platicúrticas, ou seja, achatadas. Contudo, considerando que as assimetrias foram baixas, não houve necessidade de exclusão de itens por essa razão.

Complementando a análise do pressuposto de normalidade univariada, analisaram-se os escores z da assimetria e a curtose. Miles e Shevlin (2001) sugerem que, se o valor do escore z da assimetria e curtose for menor que |1|, o desvio da normalidade é muito pequeno; se o valor for maior que |1| e menor que |2|, provavelmente a distribuição está bem próxima da normalidade; e se for maior que |2|, o caso é crítico. Nenhuma das variáveis apresentou escore z acima de 2, correspondendo à situação de próximos à normalidade. Considerando que os aspectos da normalidade estão bastante ligados à linearidade, supôs-se que este critério foi atendido.

Para análise dos outliers uni e multivariados, calculou-se a distância Mahalanobis. Primeiramente, fez-se esse cálculo para as Condições Favoráveis à Criatividade. Considerando-se a probabilidade de p<0,001 e o valor de referência de 67,99 (distância de Mahalanobis para 36 graus de liberdade), identificaram-se 17 outliers. Para Condições Desfavoráveis à Criatividade, fez-se novo cálculo da distância de Mahalanobis. Considerando-se a probabilidade de p<0,001 e o valor de referência de 51,18 (distância de Mahalanobis para 24 graus de liberdade), identificaram-se 6 outliers. Para os fatores da EST, também se calculou a distância

considerando-se a probabilidade de p<0,001 e o valor de referência de 37,70 (distância de Mahalanobis para 15 graus de liberdade). Identificaram-se 12 outliers. Analisando esses resultados, foi possível identificar o total de 30 outliers, uma vez que 5 casos se repetiam nos instrumentos.

Realizou-se todo o procedimento de AF com e sem a presença dos casos que se apresentaram como outliers com o intuito de verificar se havia diferenças nos resultados da AF. Tal comparação indicou não haver diferenças significativas em relação à solução fatorial e, portanto, decidiu-se por mantê-los para esta análise. No caso da MEE, os outliers foram tratados conforme descrito na seção 5.6 deste trabalho.