Análises de Regressão Múltipla – Elaboração de Planos de Negócios

Esta análise buscou estabelecer os valores preditivos de transferência de treinamento para o trabalho (impacto em profundidade) e de variáveis referentes ao

130 contexto de trabalho sobre um indicador de resultado do treinamento obtido por unidades organizacionais, que diz respeito ao objetivo específico 5 da presente pesquisa.

Conforme relatado anteriormente, o Modelo B de investigação foi proposto com as seguintes variáveis antecedentes: a média das respostas dos participantes aos itens de transferência de treinamento, o nível de agência, a região geográfica recodificada em dois grupos, o percentual de população urbana do município e o tempo de habilitação da agência, tendo em vista que participaram da pesquisa gestores capacitados em períodos diversificados. A variável critério estudada foi a quantidade de planos de negócios implementados ou em implementação por agência que corresponde ao nível de mudança organizacional proposto por Hamblin (1978).

Antes de testar o modelo, suas variáveis antecedentes e critério foram submetidas a análises exploratórias. Inicialmente são apresentados os resultados dos testes de pressupostos e, por fim, os resultados da regressão.

A presença de relação linear entre a variável critério (número de planos de negócios por agência) e as sete variáveis antecedentes métricas (escalares ou ordinais) foi investigada por meio de gráficos de dispersão e correlações bivariadas. Três variáveis antecedentes métricas apresentaram correlações superiores a 0,11, com nível de significância de 0,01, a saber: transferência de treinamento, tempo de habilitação da agência e percentual de população urbana. A variável referente ao nível de agência não apresentou correlação significativa com a variável critério e, portanto, foi excluída do modelo. O teste t realizado para verificar a relação entre a variável categórica (região geográfica) e a variável critério indicou diferença significativa de quantidade de planos entre o grupo com agências localizadas nas regiões norte e nordeste e o segundo grupo, com agências do sul, sudeste e centro-oeste.

Dessa forma, é possível visualizar, na Figura 22, o modelo que foi efetivamente usado na continuidade da verificação dos pressupostos da regressão múltipla e na aplicação dessa técnica.

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Figura 22. Modelo B de análise de predição de desempenho das unidades organizacionais (agências).

Na etapa seguinte, foi testado o pressuposto de normalidade para cada variável métrica mantida no modelo, por meio da análise do histograma com a curva normal e pelos valores de assimetria e curtose. Verificou-se que as distribuições dos dados de transferência de treinamento e percentual de população urbana apresentaram assimetria negativa e, então, foram transformados por meio de cálculo da raiz quadrada da variável refletida, conforme realizado para a investigação do Modelo A. Por outro lado, a variável critério quantidade de planos e a variável antecedente tempo de habilitação foram mantidas sem transformação nas análises de regressão exploratórias, apesar de apresentarem assimetria positiva, pois as transformações não solucionaram os problemas de distribuição nelas detectados. Contudo, optou-se por descrever os resultados da análise de regressão múltipla realizada com as variáveis originais, tendo em vista que as transformações não produziram mudanças importantes nos resultados que justificassem a sua manutenção (R2 _{não alterou, assim como os coeficientes de regressão estatisticamente}

significantes das variáveis independentes).

Ao analisar as correlações entre as variáveis antecedentes métricas, foram detectadas correlações significativas, com valores entre 0,09 e 0,77. Portanto, não foi identificada a existência de multicolinearidade e singularidade entre as variáveis antecedentes. Após estimação inicial do modelo, observou-se que os valores de tolerância não se aproximaram de zero e os valores VIF eram menores que três, sugerindo a ausência de colinearidade entre as variáveis antecedentes. Ao examinar a tabela de diagnóstico de colinearidade, buscou-se identificar variáveis com proporções de variância superiores a 90% para os índices de condição que excederam o valor de referência (15). Contudo, não

Características do contexto (covariantes) - Tempo de habilitação da agência (tempo) - Percentual de população urbana (pop_urb) - Região geográfica (região)

Variável critério - Elaboração de planos de negócios DRS (quant_plano) Resultado individual do treinamento

- Transferência de treinamento para o trabalho (tranf)

132 foi verificada proporção de variância maior que 0,90, o que também indica ausência de colinearidade, segundo Hair et al. (2005).

Quanto ao tratamento dos casos extremos influenciais, foi realizada regressão múltipla padrão, com todas as variáveis antecedentes, para identificá-los. Foram excluídos quatro casos atípicos com resíduos superiores a três desvios-padrão e oito casos com distância mahalanobis superior a 18,467 (p < 0,001 e gl= 4).

Após a regressão múltipla padrão, foi realizada a regressão seqüencial. As variáveis foram inseridas em dois blocos, na seguinte ordem: (a) tempo de habilitação da agência, região geográfica e percentual de população urbana e, em seguida, (b) transferência de treinamento. Essa decisão foi tomada visando obter o valor preditivo de transferência de treinamento, isolando os valores preditivos das demais variáveis antecedentes.

A Tabela 34 apresenta os resultados da ANOVA para a regressão e indica que os percentuais de variação total da variável critério explicados pelos modelos de regressão foram estatisticamente significantes. Ou seja, essas variáveis contribuíram para predizer a quantidade de planos de negócios implementados por agência, considerando o nível de significância de 0,01.

Tabela 34: ANOVA para a Regressão de Quantidade de Planos de Negócios por Agência

Modelo Soma dos quadrados Graus de liberdade Média dos quadrados F Sig. 1 Regressão 97,097 3 32,366 96,666 0,000(a) Resíduos 250,778 749 0,335 Total 347,875 752 2a b Regressão 99,695 4 24,924 75,118 Resíduos 248,180 748 0,332 Total 347,875 752

a. Preditores: Constante, tempo de habilitação da agência, região geográfica agrupada (1 ou 2), percentual de população urbana e transferência de treinamento (no modelo 2)

b. Variável critério: Quantidade de PN DRS implementados ou em implementação por agência

Os resultados da Tabela 35 indicam que as variáveis incluídas no primeiro modelo explicaram 27% da variabilidade da “quantidade de planos de negócios implementados por agência”. A auto-avaliação de transferência de treinamento acrescentou apenas 1% de explicação ao modelo.

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Tabela 35: Modelo Sumário da Regressão Seqüencial para Quantidade de Planos de Negócios por Agência

Modelo R R2 R2 Ajus- tado Erro padrão de estimativa Estatísticas de mudança R2 da mudança F da mudança Graus de liberdade 1 Graus de liberdade 2 Sig. da mudança 1 0,53(a) 0,28 0,27 0,58 0,28 96,67 3 749 0,000 2a b 0,54(b) 0,29 0,28 0,58 0,29 75,12 4 748 0,000

a. Preditores: Constante, tempo de habilitação da agência, região geográfica agrupada (1 ou 2), percentual de população urbana e transferência de treinamento (no modelo 2)

b. Variável critério: Quantidade de PN DRS implementados ou em implementação por agência

As variáveis com coeficientes de regressão padronizados significativos, ou seja, que contribuíram significativamente para explicar a variável critério, foram: tempo de habilitação da agência (ß = 0,213) região geográfica onde a agência está localizada (ß= - 0,345) e transferência de treinamento (ß= 0,090). Em geral, essas variáveis mantêm correlação com a VD e têm contribuições individuais relevantes para explicar o número de planos de negócios implementados. A região foi a variável preditora mais importante, visto que seu coeficiente de regressão padronizado foi maior do que os valores associados para as outras. A variável transferência de treinamento para o trabalho (resultado individual do treinamento) contribuiu para predizer o resultado do treinamento analisado, porém seu poder de explicação não foi muito expressivo.

Agrupadas, as quatro variáveis explicaram 28% (ajustado) da variabilidade da quantidade de planos implementados ou implementação. Em resumo, as agências que possuem mais planos de negócios implementados são aquelas que participam da Estratégia de DRS há mais tempo (maior tempo de habilitação), que estão localizadas nas regiões norte e nordeste do País e que seus gestores relataram maior transferência de treinamento.

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