Introduction

This scripts refers to the a survey analysis to explore the determinants of burnout within three central government organisations in Portugal. The methodology combines structural, organisational, relational and individual analysis. This questionnaire was administered to 213 civil servants

Preparacao da base

## Installing package into '/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)
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## (as 'lib' is unspecified)
##   [1] "n"                                  
##   [2] "Progress"                           
##   [3] "Duration__in_seconds_"              
##   [4] "Finished"                           
##   [5] "RecordedDate"                       
##   [6] "Anos_trabalho_AP"                   
##   [7] "Anos_trabalho_organismo"            
##   [8] "Ministerio"                         
##   [9] "Outro_Ministerio"                   
##  [10] "Tipo_Vinculo"                       
##  [11] "Outro_Tipo_Vinculo"                 
##  [12] "Carreira_Categoria"                 
##  [13] "Outra_Carreira_Categoria"           
##  [14] "Remuneracao"                        
##  [15] "Funcao_Chefia_Coorden"              
##  [16] "Cargo_chefia_Exerce"                
##  [17] "Sindicalizado_a"                    
##  [18] "Comissao_Sub_trabalhadores_as"      
##  [19] "Mobilidade"                         
##  [20] "Trabalhou_outro_setor_AP"           
##  [21] "Tempo_outro_setor_AP"               
##  [22] "Licenca_sem_vencimento"             
##  [23] "Pensou_Deix_traba_AP"               
##  [24] "Prob_perder_emprego_5anos"          
##  [25] "Num_horas_trab_semana"              
##  [26] "Horario_trab_adap_vidafamesocial"   
##  [27] "Ouviu_falar_burnout"                
##  [28] "Burnout_tres_palavras_1"            
##  [29] "Burnout_tres_palavras_2"            
##  [30] "Burnout_tres_palavras_3"            
##  [31] "Origem_burnout_tres_palavras_1"     
##  [32] "Origem_burnout_tres_palavras_2"     
##  [33] "Origem_burnout_tres_palavras_3"     
##  [34] "Sent_Emo_Stresse_constante"         
##  [35] "Sent_Emo_Estado_espir_neg"          
##  [36] "Sent_Emo_Irritacao"                 
##  [37] "Sent_Emo_Desmotiv"                  
##  [38] "Sent_Emo_Incapac_desligar_trab"     
##  [39] "Sent_Emo_Esgostamento"              
##  [40] "Sent_Emo_Entusiasmo"                
##  [41] "Sent_Emo_Incapac_tomar_decisoes"    
##  [42] "Sent_Emo_Inutilidade"               
##  [43] "Sent_Emo_Alegria"                   
##  [44] "Sent_Emo_Vontade_chorar_permanente" 
##  [45] "Sent_Emo_Outro_Qual"                
##  [46] "Burnout_dever_a_Salarios"           
##  [47] "Burnout_dever_a_SIADAP"             
##  [48] "Burnout_dever_a_Burocracia"         
##  [49] "Burnout_dever_a_Informatiz_trabalho"
##  [50] "Burnout_dever_a_Rotatitiv_decisores"
##  [51] "Burnout_dever_a_Decisoes_centralzds"
##  [52] "Burnout_dever_a_Pedidos_urgentes"   
##  [53] "Burnout_dever_a_Reconhecimento"     
##  [54] "Burnout_dever_a_Planeamento"        
##  [55] "Burnout_dever_a_Instrumentos"       
##  [56] "Burnout_dever_a_Hierarquia"         
##  [57] "Burnout_dever_a_Perfil_chefias"     
##  [58] "Ajud_Burn_Medtrab"                  
##  [59] "Ajud_Burn_Cuidsaudegrat"            
##  [60] "Ajud_Burn_Hortrab"                  
##  [61] "Ajud_Burn_Voltrab"                  
##  [62] "Ajud_Burn_Condtrab"                 
##  [63] "Ajud_Burn_Comunic"                  
##  [64] "Ajud_Burn_Rel_ColegChef"            
##  [65] "Ajud_Burn_Mud_equipa"               
##  [66] "Ajud_Burn_Maisferias"               
##  [67] "Ajud_Burn_Diasdescanso"             
##  [68] "Caus_Burn_Autonomia"                
##  [69] "Caus_Burn_Uso_tempolivre"           
##  [70] "Causa_Burn_Competitividade"         
##  [71] "Causa_Burn_Ocult_info"              
##  [72] "Causa_Burn_Prati_discrim"           
##  [73] "Causa_Burn_Intimidacao"             
##  [74] "Causa_Burn_Assedio_sexual"          
##  [75] "Causa_Burn_Assedio_moral"           
##  [76] "Causa_Burn_Desacordo"               
##  [77] "Causa_Burn_Personalidade"           
##  [78] "Causa_Burn_Autoestima"              
##  [79] "Causa_Burn_Outra_Qual"              
##  [80] "Situacao_Burnout"                   
##  [81] "BPass_ha_qto_tempo"                 
##  [82] "BPass_Sinais_1"                     
##  [83] "BPass_Sinais_2"                     
##  [84] "BPass_Sinais_3"                     
##  [85] "BPass_Estr_MedTrab"                 
##  [86] "BPass_Estr_MGF_Pub"                 
##  [87] "BPass_Estr_MGF_Priv"                
##  [88] "BPass_Estr_Psi_Pub"                 
##  [89] "BPass_Estr_Psi_Priv"                
##  [90] "BPass_Estr_Psiq_Pub"                
##  [91] "BPass_Estr_Psiq_Priv"               
##  [92] "BPass_Estr_MCA"                     
##  [93] "BPass_Estr_Medic_Auto"              
##  [94] "BPass_Estr_Medic_Prescrita"         
##  [95] "BPass_Estr_Exerc_Fisico"            
##  [96] "BPass_Estr_Conv_Social"             
##  [97] "BPass_Estr_AtivComunit"             
##  [98] "BPass_Estr_Outra"                   
##  [99] "BPass_Estr_Nenhuma"                 
## [100] "BPass_Estr_Outra_Qual"              
## [101] "Continuou_Trabalhar"                
## [102] "Continuou_Trabalhar_Outro_Qual"     
## [103] "Baixa_medica_Qto_Tempo"             
## [104] "Diagnostico_Clinico"                
## [105] "Regresso_Trabalho_Mudancas"         
## [106] "Mudancas_Medtrab"                   
## [107] "Mudancas_Cuidsaudegrat"             
## [108] "Mudancas_Hortrab"                   
## [109] "Mudancas_Voltrab"                   
## [110] "Mudancas_Condtrab"                  
## [111] "Mudancas_Comunic"                   
## [112] "Mudancas_Rel_ColegChef"             
## [113] "Mudancas_Mud_equipa"                
## [114] "Mudancas_MaisFerias"                
## [115] "Mudancas_DiasDescanso"              
## [116] "Mudancas_Outro_Qual"                
## [117] "BPres_Estr_MedTrab"                 
## [118] "BPres_Estr_MGF_Pub"                 
## [119] "BPres_Estr_MGF_Priv"                
## [120] "BPres_Estr_Psi_Pub"                 
## [121] "BPres_Estr_Psi_Priv"                
## [122] "BPres_Estr_Psiq_Pub"                
## [123] "BPres_Estr_Psiq_Priv"               
## [124] "BPres_Estr_MCA"                     
## [125] "BPres_Estr_Medic_Auto"              
## [126] "BPres_Estr_Medic_Prescrita"         
## [127] "BPres_Estr_Exerc_Fisico"            
## [128] "BPres_Estr_Conv_Social"             
## [129] "BPres_Estr_AtivComunit"             
## [130] "BPres_Estr_Outra"                   
## [131] "BPres_Estr_Nenhuma"                 
## [132] "BPres_Estr_Outra_Qual"              
## [133] "BPres_Continua_Trabalh"             
## [134] "BPres_Alter_HorTrab"                
## [135] "BPres_Mudar_Equipa"                 
## [136] "BPres_Pedir_Baixa_Medica"           
## [137] "BPres_Espera_Consulta"              
## [138] "BPres_Antecip_Ferias"               
## [139] "BPres_Baixa_Medica"                 
## [140] "BPres_Outra"                        
## [141] "BPres_Outra_Qual"                   
## [142] "Burn_Pres_DiagnClinico"             
## [143] "Sit_LabPres_ColegApoio"             
## [144] "Sit_LabPres_ChefApoio"              
## [145] "Sit_LabPres_Consultad"              
## [146] "Sit_LabPres_Envolvid"               
## [147] "Sit_LabPres_Contributs"             
## [148] "Sit_LabPres_TrabFeito"              
## [149] "Sit_LabPres_TrabUtil"               
## [150] "Sit_LabPres_Influenciar"            
## [151] "Sujeit_Discrim"                     
## [152] "Sujeit_Piadas_Corpo"                
## [153] "Sujeit_Piadas_Sexual"               
## [154] "Sujeit_Propost_Indesej"             
## [155] "Sujeit_Olhares_Insinuant"           
## [156] "Sujeit_Pgtas_Intrusivas"            
## [157] "Sujeit_Contactos_Fisicos"           
## [158] "Sujeito_Agressao_Sexual"            
## [159] "Sujeito_Pedid_Fav_Sexuais"          
## [160] "Sujeit_Isolamento"                  
## [161] "Sujeit_Objs_Impossiveis"            
## [162] "Sujeit_Desvaloriz"                  
## [163] "Sujeit_Funcoes_Desad"               
## [164] "Sujeit_Humilh"                      
## [165] "Freq_Cont_Preocup"                  
## [166] "Freq_Cansad_TarefDomest"            
## [167] "Freq_Cansad_Lazer"                  
## [168] "Freq_Dific_Concent_Trab"            
## [169] "Minutos_Casa_Trab"                  
## [170] "Horas_Livros"                       
## [171] "Horas_Exercicio_Fisico"             
## [172] "Horas_Eventos"                      
## [173] "Horas_Filmes"                       
## [174] "Horas_Social_Familiar"              
## [175] "Horas_Social_Amig"                  
## [176] "Horas_Outra_Ativid_Qual"            
## [177] "Horas_Outra_Ativd"                  
## [178] "AnoCovid_Onde_Trab"                 
## [179] "Servico_Atual_Circ_Inf"             
## [180] "Servio_Atual_Relacoes"              
## [181] "Servico_Atual_Interrup_Tarefas"     
## [182] "Servico_Atual_Tratam_Trab"          
## [183] "Servico_Atual_Suj_Trab"             
## [184] "Servico_Atual_Autonom"              
## [185] "Servico_Atual_Tempo_Trab"           
## [186] "Servico_Atual_Complex"              
## [187] "Servico_Atual_Motiv"                
## [188] "Servico_Atual_Concil"               
## [189] "Servico_Atual_Burocrac"             
## [190] "Servico_OutrPub_Circ_Inf"           
## [191] "Servio_OutrPub_Relacoes"            
## [192] "Servico_OutrPub_Interrup_Tarefas"   
## [193] "Servico_OutrPub_Tratam_Trab"        
## [194] "Servico_OutrPub_Suj_Trab"           
## [195] "Servico_OutrPub_Autonom"            
## [196] "Servico_OutrPub_Tempo_Trab"         
## [197] "Servico_OutrPub_Complex"            
## [198] "Servico_OutrPub_Motiv"              
## [199] "Servico_OutrPub_Concil"             
## [200] "Servico_OutrPub_Burocrac"           
## [201] "Servico_OutrPriv_Circ_Inf"          
## [202] "Servio_OutrPriv_Relacoes"           
## [203] "Servico_OutrPriv_Interrup_Tarefas"  
## [204] "Servico_OutrPriv_Tratam_Trab"       
## [205] "Servico_OutrPriv_Suj_Trab"          
## [206] "Servico_OutrPriv_Autonom"           
## [207] "Servico_OutrPriv_Tempo_Trab"        
## [208] "Servico_OutrPriv_Complex"           
## [209] "Servico_OutrPriv_Motiv"             
## [210] "Servico_OutrPriv_Concil"            
## [211] "Servico_OutrPriv_Burocrac"          
## [212] "Prest_Ajuda"                        
## [213] "Ajuda_familia_vivedentroagregado"   
## [214] "Ajuda_familia_viveforagregado"      
## [215] "Ajuda_amig_viveagregado"            
## [216] "Ajuda_amig_viveforagregado"         
## [217] "Ajuda_vizinh"                       
## [218] "Ajuda_rede_alargada"                
## [219] "Ajuda_voluntar"                     
## [220] "Ajuda_Outro"                        
## [221] "Ajuda_Outro_Qual"                   
## [222] "Tipo_Ajuda_Financ"                  
## [223] "Tipo_Ajuda_Transp"                  
## [224] "Tipo_Ajuda_Aliment"                 
## [225] "Tipo_Ajuda_Saude"                   
## [226] "Tipo_Ajuda_Educ"                    
## [227] "Tipo_Ajuda_Moral"                   
## [228] "Tipo_Ajuda_Servicos"                
## [229] "Tipo_Ajuda_Outro"                   
## [230] "Tipo_Ajuda_Outro_Qual"              
## [231] "Qtas_pxs_pode_contar"               
## [232] "Identif_homem"                      
## [233] "Identif_mulher"                     
## [234] "Identif_px_naobinaria"              
## [235] "Identif_px_transgenero"             
## [236] "Identif_prefiro_descrev"            
## [237] "Identif_prefiro_naoresponder"       
## [238] "Identif_prefiro_descrevev_como"     
## [239] "Faixa_Etaria"                       
## [240] "Grau_academico_formacao"            
## [241] "Grau_academico_formacao_Outro_Qual" 
## [242] "Distrito"                           
## [243] "Vive_sozinh"                        
## [244] "Vive_companheir"                    
## [245] "Vive_Pai"                           
## [246] "Vive_Mae"                           
## [247] "Vive_Filh"                          
## [248] "Vive_Irm"                           
## [249] "Vive_Av"                            
## [250] "Vive_Sogr"                          
## [251] "Vive_Bisav"                         
## [252] "Vive_Net"                           
## [253] "Vive_Bisnet"                        
## [254] "Vive_Padrasto"                      
## [255] "Vive_Madrasta"                      
## [256] "Vive_Filh_Padrat_Madras"            
## [257] "Vive_Entead"                        
## [258] "Vive_Nora"                          
## [259] "Vive_Genro"                         
## [260] "Vive_Mei_Irm"                       
## [261] "Vive_Conj_Irm"                      
## [262] "Vive_Irm_Conj"                      
## [263] "Vive_Tio_a"                         
## [264] "Vive_Prim"                          
## [265] "Vive_Sobrinh"                       
## [266] "Vive_Sobrinh_Net"                   
## [267] "Vive_Padrinho_Madrinha"             
## [268] "Vive_Afilhad"                       
## [269] "Vive_Amig"                          
## [270] "Vive_Empregad_Domes"                
## [271] "Vive_Colega"                        
## [272] "Vive_Senhori"                       
## [273] "Vive_Hospede"                       
## [274] "Vive_Chefe"                         
## [275] "Vive_Outra_Px"                      
## [276] "Vive_Outra_Px_Quem"                 
## [277] "Tempo_cuidar"                       
## [278] "Filhs"                              
## [279] "Filhs_1"                            
## [280] "Filhs_2"                            
## [281] "Filhs_3"                            
## [282] "Filhs_4"                            
## [283] "Filhs_5"                            
## [284] "Filhs_6"                            
## [285] "Filhs_7"                            
## [286] "Filhs_8"                            
## [287] "Filhs_9"                            
## [288] "Filhs_10"                           
## [289] "REINDEX"                            
## [290] "R_burn_trespalavras_1"              
## [291] "R_burn_trespalavras_2"              
## [292] "R_burn_trespalavras_3"              
## [293] "R_burn_origens_1"                   
## [294] "R_burn_origens_2"                   
## [295] "R_burn_origens_3"                   
## [296] "R_BPass_Sinais_1"                   
## [297] "R_BPass_Sinais_2"                   
## [298] "R_BPass_Sinais_3"                   
## [299] "R_Faixa_etaria"                     
## [300] "R_situacao_burnout"                 
## [301] "R_anos_trab_FP"                     
## [302] "R_anos_trab_atual_organismo"        
## [303] "R_remuner"                          
## [304] "R_tempo_trab_outrosubsetor"         
## [305] "R_provavel_perder_emprego"          
## [306] "R_horas_trab_semana"                
## [307] "R_horario_trab_adaptado"            
## [308] "filter_$"                           
## [309] "R_Ajud_Burn_Medtrab"                
## [310] "R_Ajud_Burn_Cuidsaudegrat"          
## [311] "R_Ajud_Burn_Hortrab"                
## [312] "R_Ajud_Burn_Voltrab"                
## [313] "R_Ajud_Burn_Condtrab"               
## [314] "R_Ajud_Burn_Comunic"                
## [315] "R_Ajud_Burn_Rel_ColegChef"          
## [316] "R_Ajud_Burn_Mud_equipa"             
## [317] "R_Ajud_Burn_Maisferias"             
## [318] "R_Ajud_Burn_Diasdescanso"           
## [319] "R_39_Sit_LabPres_ColegApoio"        
## [320] "R_39_Sit_LabPres_ChefApoio"         
## [321] "R_39_Sit_LabPres_Consultad"         
## [322] "R_39_Sit_LabPres_Envolvid"          
## [323] "R_39_Sit_LabPres_Contributs"        
## [324] "R_39_Sit_LabPres_TrabFeito"         
## [325] "R_39_Sit_LabPres_TrabUtil"          
## [326] "R_39_Sit_LabPres_Influenciar"       
## [327] "R_41_Freq_Preocup"                  
## [328] "R_41_Freq_ContPreocup"              
## [329] "R_41_Freq_Cansad_TarefDomest"       
## [330] "R_41_Freq_Cansad_Lazer"             
## [331] "R_41_Freq_Dific_Concent_Trab"       
## [332] "R_27_BPass_ha_qto_tempo"            
## [333] "R_3_Ministério"                     
## [334] "R_5_Outra_Carreira_Categoria"       
## [335] "RR_5_Outra_Carreira_Categoria"      
## [336] "R_Grau_academico_outro"             
## [337] "RR_Burnout2Nao"

Recodificacao de variaveis

# Criar groups de burnout
base$gruposburnout <- NA
base$gruposburnout[base$Situacao_Burnout==1] <- "1. sim"
base$gruposburnout[base$Situacao_Burnout==2] <- "1. sim"
base$gruposburnout[base$Situacao_Burnout==3] <- "2. talvez"
base$gruposburnout[base$Situacao_Burnout==4] <- "3. conhece"
base$gruposburnout[base$Situacao_Burnout==5] <- "4. nao"

prop.table(table(base$gruposburnout))*100 # distribuicao de burnout na amostra
## 
##     1. sim  2. talvez 3. conhece     4. nao 
##   29.64824   25.12563   33.16583   12.06030
#Recodificar genero

base$genero <- NA
base$genero[base$Identif_homem==1] <- "homem"
base$genero[base$Identif_mulher==1] <- "mulher"

prop.table(table(base$genero))*100 # distribuicao de genero na amostra
## 
##   homem  mulher 
## 32.7957 67.2043
#Recodificar anos trabalho

table(base$Anos_trabalho_AP)
## 
##   1   2   3   4   5   6   7 
##   4  12  10  10  16  15 146
base$antiguidade <- NA
base$antiguidade[base$Anos_trabalho_AP==1|base$Anos_trabalho_AP==2] <- "1. 1-3"
base$antiguidade[base$Anos_trabalho_AP==3|base$Anos_trabalho_AP==4]<- "2. 4-9"
base$antiguidade[base$Anos_trabalho_AP==5|base$Anos_trabalho_AP==6]<- "3. 10-20"
base$antiguidade[base$Anos_trabalho_AP==7] <- "4. 20+"

prop.table(table(base$antiguidade))*100 # distribuicao da antiguidade na amostra
## 
##    1. 1-3    2. 4-9  3. 10-20    4. 20+ 
##  7.511737  9.389671 14.553991 68.544601
#Recodificar suporte social

table(base$Qtas_pxs_pode_contar)
## 
## -99   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  15  30 
##   2   6  20  33  43  34  27  10   3   2   1   6   1   1   1   1
class(base$Qtas_pxs_pode_contar)
## [1] "numeric"
base$R_suporte <- NA
base$R_suporte[base$Qtas_pxs_pode_contar==0] <- "0"
base$R_suporte[base$Qtas_pxs_pode_contar==1] <- "1"
base$R_suporte[base$Qtas_pxs_pode_contar>1&base$Qtas_pxs_pode_contar<5]<- "2-4"
base$R_suporte[base$Qtas_pxs_pode_contar>4&base$Qtas_pxs_pode_contar<8]<- "5-7"
base$R_suporte[base$Qtas_pxs_pode_contar>7]<- "8+"

prop.table(table(base$R_suporte))*100 # distribuicao suporte social na amostra
## 
##         0         1       2-4       5-7        8+ 
##  3.174603 10.582011 58.201058 21.164021  6.878307
table(base$Filhs)
## 
##   1   2 
## 145  46
base$filhos <- NA
base$filhos[base$Filhs==2] <- "nao"
base$filhos[base$Filhs==1] <- "sim"
prop.table(table(base$filhos))*100 #filhos
## 
##      nao      sim 
## 24.08377 75.91623
table(base$R_3_Ministério)
## 
##  1  5  7 
## 51 92 70
base$organismo <- NA
base$organismo[base$Ministerio==1] <- "C"
base$organismo[base$Ministerio==5] <- "A"
base$organismo[base$Ministerio==7] <- "B"

prop.table(table(base$organismo))*100 # organismo da administracao publica
## 
##        A        B        C 
## 44.27861 31.34328 24.37811
table(base$Carreira_Categoria)
## 
##   1   2   3   4 
##   3  51 123  36
prop.table(table(base$Carreira_Categoria))*100 # categoria carreira
## 
##         1         2         3         4 
##  1.408451 23.943662 57.746479 16.901408
base$carreira <- NA
base$carreira[base$Carreira_Categoria==1] <- "assistente operacional"
base$carreira[base$Carreira_Categoria==2] <- "assistente tecnica"
base$carreira[base$Carreira_Categoria==3] <- "tecnica superior"
base$carreira[base$Carreira_Categoria==4] <- "carreiras especiais"
prop.table(table(is.na(base$carreira)))
## 
## FALSE 
##     1
table(base$Funcao_Chefia_Coorden)
## 
##   1   2   3 
##  34  19 160
prop.table(table(base$Funcao_Chefia_Coorden))*100 # chefia
## 
##         1         2         3 
## 15.962441  8.920188 75.117371
base$chefia <- NA
base$chefia[base$Funcao_Chefia_Coorden==1] <- "chefia formal"
base$chefia[base$Funcao_Chefia_Coorden==2] <- "chefia informal"
base$chefia[base$Funcao_Chefia_Coorden==3] <- "sem cargo chefia"

table(base$Cargo_chefia_Exerce)
## 
##  1  3  4  5  6 
##  1  1 16 13  3
prop.table(table(base$Cargo_chefia_Exerce))*100
## 
##         1         3         4         5         6 
##  2.941176  2.941176 47.058824 38.235294  8.823529
base$cargochefia <- NA
base$cargochefia[base$Cargo_chefia_Exerce==1] <- "coordenador tecnico"
base$cargochefia[base$Cargo_chefia_Exerce==3] <- "coordenador tecnico"
base$cargochefia[base$Cargo_chefia_Exerce==4] <- "intermedio 2 grau"
base$cargochefia[base$Cargo_chefia_Exerce==5] <- "intermedio 1 grau"
base$cargochefia[base$Cargo_chefia_Exerce==6] <- "superior 2 grau"

table(base$Grau_academico_formacao)
## 
##  4  5  6  8  9 10 11 12 13 15 
##  3 45  2  4 49 30  1 25 25  7
prop.table(table(base$Grau_academico_formacao))*100
## 
##          4          5          6          8          9         10         11 
##  1.5706806 23.5602094  1.0471204  2.0942408 25.6544503 15.7068063  0.5235602 
##         12         13         15 
## 13.0890052 13.0890052  3.6649215
base$escolaridade <- NA
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==4] <- "ensino basico"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==5] <- "ensino secundario"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==6] <- "ensino secundario"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==7] <- "ensino secundario"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==8] <- "ensino superior"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==9] <- "ensino superior"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==10] <- "ensino superior"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==11] <- "ensino superior"
base$escolaridade[base$Grau_academico_formacao==12] <- "ensino superior"

table(base$Remuneracao)
## 
##  1  2  3  4  5 
## 52 94 44 12 11
prop.table(table(base$Remuneracao))*100 #remuneracao
## 
##         1         2         3         4         5 
## 24.413146 44.131455 20.657277  5.633803  5.164319
base$remuneracao <- NA
base$remuneracao[base$Remuneracao==1] <- "1. 700-1000"
base$remuneracao[base$Remuneracao==2] <- "2. 1001-1500"
base$remuneracao[base$Remuneracao==3] <- "3. 1501-2000"
base$remuneracao[base$Remuneracao==4] <- "4. 2001-2500"
base$remuneracao[base$Remuneracao==5] <- "5. 2501-4000"

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

Estatisticas descritivas da amostra (Capitulo 6)

table(base$Distrito) #distrito
## 
##   1   3   5   6   7   8  10  11  12  13  14  15  16  18 
##   2   2   2   1   1   2   6 109   2  17   9  32   2   4
round(prop.table(table(base$organismo, base$genero),1),3)*100 #genero por organismo (% linha)
##    
##     homem mulher
##   A  44.2   55.8
##   B  26.8   73.2
##   C  23.3   76.7
table(base$Faixa_Etaria)
## 
## -99   2   3   4   5   6   7 
##   1  14  25  85  40  22   5
base$idade <- NA #idade
base$idade[base$Faixa_Etaria==2] <- "25-34" 
base$idade[base$Faixa_Etaria==3] <- "35-44" 
base$idade[base$Faixa_Etaria==4] <- "45-55" 
base$idade[base$Faixa_Etaria==5] <- "56-60" 
base$idade[base$Faixa_Etaria==6] <- "61-65" 
base$idade[base$Faixa_Etaria==7] <- "66+" 

prop.table(table(base$idade))*100
## 
##     25-34     35-44     45-55     56-60     61-65       66+ 
##  7.329843 13.089005 44.502618 20.942408 11.518325  2.617801
round(prop.table(table(base$organismo, base$idade),1),3)*100 #idade por organismo (% linha)
##    
##     25-34 35-44 45-55 56-60 61-65  66+
##   A   5.1   7.6  48.1  20.3  17.7  1.3
##   B  12.5  23.2  42.9  10.7   7.1  3.6
##   C   2.2  11.1  42.2  33.3   8.9  2.2
table(base$antiguidade)
## 
##   1. 1-3   2. 4-9 3. 10-20   4. 20+ 
##       16       20       31      146
prop.table(table(base$antiguidade))*100
## 
##    1. 1-3    2. 4-9  3. 10-20    4. 20+ 
##  7.511737  9.389671 14.553991 68.544601
round(prop.table(table(base$organismo, base$antiguidade),1),3)*100 #antiguidade por organismo (% linha)
##    
##     1. 1-3 2. 4-9 3. 10-20 4. 20+
##   A    4.5    3.4     14.6   77.5
##   B   11.1   20.6     19.0   49.2
##   C    8.2    6.1      8.2   77.6
table(base$filhos)
## 
## nao sim 
##  46 145
round(prop.table(table(base$organismo, base$filhos),1),3)*100 #filhos por organismo (% linha)
##    
##      nao  sim
##   A 22.8 77.2
##   B 32.1 67.9
##   C 22.2 77.8
#com quem vive


table(base$Grau_academico_formacao) #formacao
## 
##  4  5  6  8  9 10 11 12 13 15 
##  3 45  2  4 49 30  1 25 25  7
as.matrix(prop.table(table(base$Grau_academico_formacao))*100)
##          [,1]
## 4   1.5706806
## 5  23.5602094
## 6   1.0471204
## 8   2.0942408
## 9  25.6544503
## 10 15.7068063
## 11  0.5235602
## 12 13.0890052
## 13 13.0890052
## 15  3.6649215
prop.table(table(base$carreira))*100 #carreira
## 
## assistente operacional     assistente tecnica    carreiras especiais 
##               1.408451              23.943662              16.901408 
##       tecnica superior 
##              57.746479
round(prop.table(table(base$organismo, base$carreira),1),3)*100 #carreiras por organismo (% linha)
##    
##     assistente operacional assistente tecnica carreiras especiais
##   A                    1.1               23.6                34.8
##   B                    1.6               28.6                 3.2
##   C                    0.0               16.3                 4.1
##    
##     tecnica superior
##   A             40.4
##   B             66.7
##   C             79.6
prop.table(table(base$chefia))*100 # chefia
## 
##    chefia formal  chefia informal sem cargo chefia 
##        15.962441         8.920188        75.117371
round(prop.table(table(base$genero, base$chefia),1),3)*100 #chefias por genero (% linha)
##         
##          chefia formal chefia informal sem cargo chefia
##   homem           19.7            11.5             68.9
##   mulher          15.2             9.6             75.2
round(prop.table(table(base$organismo, base$chefia),1),3)*100 #chefias por organismo (% linha)
##    
##     chefia formal chefia informal sem cargo chefia
##   A          19.1             7.9             73.0
##   B          12.7             9.5             77.8
##   C          18.4             8.2             73.5
prop.table(table(base$cargochefia))*100 # cargo de chefia
## 
## coordenador tecnico   intermedio 1 grau   intermedio 2 grau     superior 2 grau 
##            5.882353           38.235294           47.058824            8.823529
round(prop.table(table(base$genero, base$cargochefia),1),3)*100 #chefias por genero (% linha)
##         
##          coordenador tecnico intermedio 1 grau intermedio 2 grau
##   homem                  0.0              50.0              41.7
##   mulher                 5.3              36.8              52.6
##         
##          superior 2 grau
##   homem              8.3
##   mulher             5.3
round(prop.table(table(base$organismo, base$cargochefia),1),3)*100 #chefias por organismo (% linha)
##    
##     coordenador tecnico intermedio 1 grau intermedio 2 grau superior 2 grau
##   A                11.8              23.5              58.8             5.9
##   B                 0.0              37.5              50.0            12.5
##   C                 0.0              66.7              22.2            11.1
prop.table(table(base$escolaridade))*100 # escolaridade
## 
##     ensino basico ensino secundario   ensino superior 
##          1.886792         29.559748         68.553459
round(prop.table(table(base$genero, base$escolaridade),1),3)*100 #escolaridade por genero (% linha)
##         
##          ensino basico ensino secundario ensino superior
##   homem            4.0              30.0            66.0
##   mulher           1.0              30.8            68.3
round(prop.table(table(base$organismo, base$escolaridade),1),3)*100 #escolaridade por organismo (% linha)
##    
##     ensino basico ensino secundario ensino superior
##   A           1.4              37.1            61.4
##   B           0.0              28.9            71.1
##   C           5.9              11.8            82.4
table(base$remuneracao)
## 
##  1. 700-1000 2. 1001-1500 3. 1501-2000 4. 2001-2500 5. 2501-4000 
##           52           94           44           12           11
prop.table(table(base$remuneracao))*100 #remuneracao
## 
##  1. 700-1000 2. 1001-1500 3. 1501-2000 4. 2001-2500 5. 2501-4000 
##    24.413146    44.131455    20.657277     5.633803     5.164319
round(prop.table(table(base$genero, base$remuneracao),1),3)*100 #remuneracao por genero (% linha)
##         
##          1. 700-1000 2. 1001-1500 3. 1501-2000 4. 2001-2500 5. 2501-4000
##   homem          8.2         52.5         21.3          8.2          9.8
##   mulher        28.0         41.6         20.8          5.6          4.0
round(prop.table(table(base$organismo, base$remuneracao),1),3)*100 #remuneracao por organismo (% linha)
##    
##     1. 700-1000 2. 1001-1500 3. 1501-2000 4. 2001-2500 5. 2501-4000
##   A        24.7         37.1         27.0          4.5          6.7
##   B        27.0         52.4         14.3          4.8          1.6
##   C        16.3         46.9         18.4         10.2          8.2

Estatisticas de analise do burnout (Capitulo 8)

tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$genero),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##            homem mulher
## 1. sim      21.3   33.6
## 2. talvez   27.9   24.0
## 3. conhece  41.0   29.6
## 4. nao       9.8   12.8
## Sum        100.0  100.0
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 5.2878, df = 3, p-value = 0.1519
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$filhos),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##              nao  sim
## 1. sim      23.9 31.7
## 2. talvez   23.9 26.2
## 3. conhece  34.8 31.7
## 4. nao      17.4 10.3
## Sum        100.0 99.9
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 3.1642, df = 3, p-value = 0.367
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$antiguidade),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##            1. 1-3 2. 4-9 3. 10-20 4. 20+
## 1. sim       28.6    0.0     29.0   34.1
## 2. talvez    21.4   36.8     32.3   22.2
## 3. conhece   42.9   42.1     25.8   32.6
## 4. nao        7.1   21.1     12.9   11.1
## Sum         100.0  100.0    100.0  100.0
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 51.087, df = 9, p-value = 6.723e-08
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e antiguidade"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e antiguidade"
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$Faixa_Etaria),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##            -99     2   3     4     5     6   7
## 1. sim       0   7.1  28  29.4  42.5  27.3  20
## 2. talvez    0  50.0  16  25.9  25.0   9.1  80
## 3. conhece 100  28.6  44  35.3  20.0  40.9   0
## 4. nao       0  14.3  12   9.4  12.5  22.7   0
## Sum        100 100.0 100 100.0 100.0 100.0 100
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 396.94, df = 18, p-value < 2.2e-16
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e faixa etaria"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e faixa etaria"
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$Carreira_Categoria),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##              1     2     3    4
## 1. sim     100  30.2  28.3 29.4
## 2. talvez    0  27.9  27.5 14.7
## 3. conhece   0  32.6  32.5 38.2
## 4. nao       0   9.3  11.7 17.6
## Sum        100 100.0 100.0 99.9
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 161.53, df = 9, p-value < 2.2e-16
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e categoria"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e categoria"
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$Cargo_chefia_Exerce),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##              1   3     4     5     6
## 1. sim     100   0  43.8  38.5   0.0
## 2. talvez    0   0  31.2  30.8  66.7
## 3. conhece   0 100   6.2  23.1  33.3
## 4. nao       0   0  18.8   7.7   0.0
## Sum        100 100 100.0 100.1 100.0
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 552.13, df = 12, p-value < 2.2e-16
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e cargos de chefia"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e cargos de chefia"
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$Remuneracao),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##                1     2     3    4     5
## 1. sim      26.7  28.1  33.3 33.3  36.4
## 2. talvez   26.7  21.3  31.0 33.3  18.2
## 3. conhece  35.6  38.2  19.0 33.3  36.4
## 4. nao      11.1  12.4  16.7  0.0   9.1
## Sum        100.1 100.0 100.0 99.9 100.1
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 31.133, df = 12, p-value = 0.00188
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e remuneracao"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e remuneracao"
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout, base$Tempo_cuidar),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##               1     2    3
## 1. sim     32.8  20.0 14.8
## 2. talvez  32.8  28.9 29.6
## 3. conhece 20.9  40.0 44.4
## 4. nao     13.4  11.1 11.1
## Sum        99.9 100.0 99.9
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 17.095, df = 6, p-value = 0.008939
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e tempo em cuidar"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e tempo em cuidar"
table(base$Horario_trab_adap_vidafamesocial)
## 
##   1   2   3   4 
##  10  72 102  29
prop.table(table(base$Horario_trab_adap_vidafamesocial))*100
## 
##         1         2         3         4 
##  4.694836 33.802817 47.887324 13.615023
tab <- round(prop.table(table(base$R_horario_trab_adaptado, base$gruposburnout),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
as.data.frame.matrix(tab1)
##     1. sim 2. talvez 3. conhece 4. nao
## 1     47.5        58       28.8    8.3
## 2     52.5        42       71.2   91.7
## Sum  100.0       100      100.0  100.0
chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 62.548, df = 3, p-value = 1.678e-13
"Existe uma associacao significativa entre o burnout e horario adaptado"
## [1] "Existe uma associacao significativa entre o burnout e horario adaptado"

Abordagem multinivel do burnout (Capitulo 9)

tab <- round(prop.table(table(base$Horario_trab_adap_vidafamesocial, base$gruposburnout),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 72.868, df = 9, p-value = 4.161e-12
tab <- round(prop.table(table(base$Horario_trab_adap_vidafamesocial, base$genero),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 6.6116, df = 3, p-value = 0.08536
tab <- round(prop.table(table(base$filhos, base$gruposburnout),1),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 3.1642, df = 3, p-value = 0.367
tab <- round(prop.table(table(base$Tempo_cuidar, base$genero),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 45.359, df = 2, p-value = 1.414e-10
tab <- round(prop.table(table(base$filhos, base$Tempo_cuidar),1),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 1.4294, df = 2, p-value = 0.4893
tab <- round(prop.table(table(base$R_suporte, base$genero),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 6.0575, df = 4, p-value = 0.1949
tab <- round(prop.table(table(base$R_suporte, base$gruposburnout),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 55.819, df = 12, p-value = 1.29e-07
tab <- round(prop.table(table(base$gruposburnout,base$R_suporte),2),3)*100
tab1 <- addmargins(tab, 1)
tab2 <- as.data.frame.matrix(tab1)
mosaicplot(tab)

chisq.test(tab)
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tab
## X-squared = 115.74, df = 12, p-value < 2.2e-16