As Práticas de Gestão de Recursos Humanos na sua relação com o Desempenho Profissional.
Para testar a hipótese realizou-se inicialmente a análise de correlação linear entre as variáveis Práticas de Gestão de Recursos Humanos (PGRH) e o Desempenho Profissional (DES), obtendo-se uma correlação correlação positiva e fraca (r =.115; gl =119; p=.093 > α =.05) (Tabela 31 e Anexo F).
De seguida, realizou-se a análise Regressão Linear Simples, após verificados os pressupostos.
1.1. Pressupostos da Regressão Linear Simples
Práticas Gestão de Recursos Humanos e Desempenho
Tendo em consideração a análise de dados dos erros (Figura A1) verifica-se que a maior parte
dos pontos do gráfico se distribui de acordo com uma forma mais ou menos retangular, pelo que é possível inferir que se verifica o pressuposto da Homogeneidade dos Erros/Resíduos (Marôco, 2011).
Figura A1 - Gráfico da Homogeneidade de Variâncias dos Resíduos
Relativamente à análise da Distribuição Normal dos Erros/Resíduos (Figura B1), verifica-se
que os valores se situam mais ou menos distribuídos ao longo da reta diagonal, pelo que é possível inferir que se verifica o pressuposto face à Distribuição Normal dos Erros/Resíduos (Marôco, 2011).
Figura B1 - Gráfico da Distribuição Normal dos Resíduos
Para testar o pressuposto da independência dos resíduos, isto é, a existência ou não de uma correlação serial entre resíduos consecutivos (Marôco, 2011), analisou-se a estatística de Durbin-
Watson (d), cujo valor de 2.073 permite concluir que não existe uma autocorrelação entre os resíduos
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1.2. Resultados da Regressão Linear Simples
Práticas de Gestão de Recursos Humanos e Desempenho
Sumário do Modelob
Modelo R R2 R2a Erro Padrão Estimado Durbin-Watson
1 ,155a ,024 ,016 ,52776 2,073
a. Preditores: (Constante), PGRH b. Variável Dependente: DES
ANOVAa
Modelo Soma de Quadrados gl Quadrado Médio F Sig.
1
Regressão ,801 1 ,801 2,875 ,093b
Resíduos 32,588 117 ,279
Total 33,389 118
a.Variável Dependente: DES b. Preditores: (Constante),, PGRH Coeficientesa Modelo Coeficientes Não Estandardizados Coeficientes Estandardizados T Sig.
B Erro Padrão Beta
1 (Constante) 4,031 ,193 20,934 ,000
PGRH ,099 ,058 ,155 1,696 ,093
a. Variável Dependente: DES
Estatísticas dos Resíduosa
Mínimo Máximo Média Desvio Padrão N
Predicted Value 4,1294 4,5103 4,3466 ,08238 119
Residual -2,11454 ,87061 ,00000 ,52552 119
Std. Predicted Value -2,637 1,987 ,000 1,000 119
Std. Residual -4,007 1,650 ,000 ,996 119
a. Variável Dependente: DES
1.3. Análise Estatística Complementar
Práticas de Gestão de Recursos Humanos e Desempenho
Procedeu-se à análise acerca de que Práticas de Gestão de Recursos Humanos teriam impacto significativo no Desempenho Profissional a fim de verificar a existência de uma correlação linear significativa entre Práticas de Gestão de Recursos Humanos e Desempenho Profissional (Tabela A1).
Tabela A1 - Análise de Correlação entre as Práticas de Gestão de Recursos Humanos e o Desempenho
PGRH IA FO AD CA RE CO CE DES PGRH (.953) PGRH_IA .665** (.764) PGRH_FO .798** .545** (.967) PGRH_AD .838** .541** .697** (.883) PGRH_CA .775** .376** .578** .557** (.893) PGRH_RE .756** .365** .407** .506** .615** (.933) PGRH_CO .807** .515** .532** .656** .483** .570** (.893) PGRH_CE .840** .424** .596** .669** .562** .632** .698** (.953) DES .155 .127 .120 .285** -.026 -.005 .230* .158 (.834)
**. Correlação significativa para p=.01 *. Correlação significativa para p=.05
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Realizada a análise de correlação verifica-se que apenas as dimensões Avaliação de Desempenho (PGRH_AD) e Comunicação (PGRH_CO) da Escala Práticas de Gestão de Recursos Humanos apresentam correlação significativa com o Desempenho Profissional (DES) (Tabela A1).
1.3.1. Pressupostos Regressão Linear Simples
Avaliação de Desempenho e Desempenho
Tendo em consideração a análise de dados dos erros (Figura C1) verifica-se que a maior parte
dos pontos do gráfico se distribui de acordo com uma forma mais ou menos retangular, pelo que é possível inferir que se verifica o pressuposto da Homogeneidade dos Erros/Resíduos (Marôco, 2011).
Figura C1 - Gráfico da Homogeneidade de Variâncias dos Resíduos
Relativamente à análise da Distribuição Normal dos Erros/Resíduos (Figura D1), verifica-se
que os valores se situam mais ou menos distribuídos ao longo da reta diagonal, pelo que é possível inferir que se verifica o pressuposto face à Distribuição Normal dos Erros/Resíduos (Marôco, 2011).
Figura D1 - Gráfico da Distribuição Normal dos Resíduos
Para testar o pressuposto da independência dos resíduos, isto é, a existência ou não de uma correlação serial entre resíduos consecutivos (Marôco, 2011), analisou-se a estatística de Durbin-
Watson (d), cujo valor de 2.059 permite concluir que não existe uma autocorrelação entre os resíduos
(ver 1.3.2.). Assim, cumpridos todos os pressupostos da Regressão Linear Simples, esta foi realizada.
Comunicação e Desempenho
Tendo em consideração a análise de dados dos erros (Figura E1) verifica-se que a maior parte
dos pontos do gráfico se distribui de acordo com uma forma mais ou menos retangular, pelo que é possível inferir que se verifica o pressuposto da Homogeneidade dos Erros/Resíduos (Marôco, 2011).
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Figura E1- Gráfico da Homogeneidade de Variâncias dos Resíduos
Relativamente à análise da Distribuição Normal dos Erros/Resíduos (Figura F1), verifica-se
que os valores se situam mais ou menos distribuídos ao longo da reta diagonal, pelo que é possível inferir que se verifica o pressuposto face à Distribuição Normal dos Erros/Resíduos (Marôco, 2011).
Figura F1 - Gráfico da Distribuição Normal dos Resíduos
Para testar o pressuposto da independência dos resíduos, isto é, a existência ou não de uma correlação serial entre resíduos consecutivos (Marôco, 2011), analisou-se a estatística de Durbin-
Watson (d), cujo valor de 2.036 permite concluir que não existe uma autocorrelação entre os resíduos
(ver 1.3.2.). Assim, cumpridos todos os pressupostos da Regressão Linear Simples, esta foi realizada.
1.3.2. Resultados da Regressão Linear Simples
Avaliação de Desempenho e Desempenho
Sumário do Modelob
Modelo R R2 R2a Erro Padrão Estimado Durbin-Watson
1 ,285a ,081 ,073 ,51211 2,059
a. Preditores: (Constante), PGRH_AD b. Variável Dependente: DES
ANOVAa
Modelo Soma de Quadrados gl Quadrado Médio F Sig.
1
Regressão 2,705 1 2,705 10,313 ,002b
Resíduos 30,684 117 ,262
Total 33,389 118
a. Variável Dependente: DES
103 Coeficientesa Modelo Coeficientes Não Estandardizados Coeficientes Estandardizados t Sig.
B Erro Padrão Beta
1 (Constante) 3,831 ,167 22,879 ,000
PGRH_AD ,154 ,048 ,285 3,211 ,002
a. Variável Dependente: DES
Estatísticas dos Resíduosa
Mínimo Máximo Média Desvio Padrão N
Predicted Value 3,9846 4,6008 4,3466 ,15140 119
Residual -2,09405 1,01540 ,00000 ,50994 119
Std. Predicted Value -2,391 1,679 ,000 1,000 119
Std. Residual -4,089 1,983 ,000 ,996 119
a. Variável Dependente: DES
Comunicação e Desempenho
Sumário do Modelob
Modelo R R2 R2a Erro Padrão Estimado Durbin-Watson
1 ,230a ,053 ,045 ,51994 2,036
a. Preditores: (Constante), PGRH_CO b. Variável Dependente: DES
ANOVAa
Modelo Soma de Quadrados gl Quadrado Médio F Sig.
1
Regressão 1,759 1 1,759 6,505 ,012b
Resíduos 31,630 117 ,270
Total 33,389 118
a. Variável Dependente: DES
b. Preditores: (Constante), PGRH_CO
Coeficientesa Modelo Coeficientes Não Estandardizados Coeficientes Estandardizados t Sig.
B Erro Padrão Beta
1 (Constante) 3,964 ,157 25,195 ,000
PGRH_CO ,118 ,046 ,230 2,551 ,012
a. Variável Dependente: DES
Estatísticas dos Resíduosa
Mínimo Máximo Média Desvio Padrão N
Predicted Value 4,0824 4,5552 4,3466 ,12208 119
Residual -2,14763 ,91760 ,00000 ,51774 119
Std. Predicted Value -2,164 1,709 ,000 1,000 119
Std. Residual -4,131 1,765 ,000 ,996 119
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