Edvania - Livre docĂȘncia
Luis Anunciacao
01 July, 2020
#get file
Firsts steps
Fazer um backup
Ajustar os nomes das variĂĄveis na base de dados
Organizar a codificação computacional de cada variavel de interesse
Adicionar pessoas que estĂŁo em mais de 1 ĂĄrea
Adicionar ano
Adicionar cor
Adicionar religiĂŁo
organizar resposta de questionĂĄrios
Organizacao pessoa
Primeiro, duplicar as respostas dos questionĂĄrios para que sempre seja possĂvel retornar ao original. Nesta etapa, apenas as variĂĄveis adequadas serĂŁo duplicadas.
Conferir a codificação computacional
Conferir se a distribuição das respostas estå correta
Conferir as estatĂsticas descritivas
## Descriptive Statistics
## ds
## N: 1554
##
## org_pessoa_1 org_pessoa_10 org_pessoa_11 org_pessoa_12 org_pessoa_13
## ----------------- -------------- --------------- --------------- --------------- ---------------
## Mean 4.21 3.99 4.37 3.99 4.28
## Std.Dev 1.57 1.83 1.86 1.84 1.83
## Min 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
## Q1 3.00 3.00 3.00 3.00 3.00
## Median 4.00 4.00 5.00 4.00 4.50
## Q3 5.00 5.00 6.00 5.00 6.00
## Max 7.00 7.00 7.00 7.00 7.00
## MAD 1.48 1.48 1.48 1.48 2.22
## IQR 2.00 2.00 3.00 2.00 3.00
## CV 0.37 0.46 0.43 0.46 0.43
## Skewness -0.19 -0.10 -0.26 -0.04 -0.24
## SE.Skewness 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06
## Kurtosis -0.62 -1.07 -0.99 -1.05 -0.99
## N.Valid 1446.00 1440.00 1437.00 1429.00 1426.00
## Pct.Valid 93.05 92.66 92.47 91.96 91.76
##
## Table: Table continues below
##
##
##
## org_pessoa_14 org_pessoa_15 org_pessoa_2 org_pessoa_3 org_pessoa_4
## ----------------- --------------- --------------- -------------- -------------- --------------
## Mean 4.85 4.66 4.82 4.05 3.78
## Std.Dev 1.75 1.77 1.73 1.64 1.65
## Min 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
## Q1 4.00 3.00 4.00 3.00 3.00
## Median 5.00 5.00 5.00 4.00 4.00
## Q3 6.00 6.00 6.00 5.00 5.00
## Max 7.00 7.00 7.00 7.00 7.00
## MAD 1.48 1.48 1.48 1.48 1.48
## IQR 2.00 3.00 2.00 2.00 2.00
## CV 0.36 0.38 0.36 0.40 0.44
## Skewness -0.56 -0.45 -0.53 -0.13 0.03
## SE.Skewness 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06
## Kurtosis -0.60 -0.75 -0.62 -0.75 -0.78
## N.Valid 1443.00 1431.00 1439.00 1443.00 1443.00
## Pct.Valid 92.86 92.08 92.60 92.86 92.86
##
## Table: Table continues below
##
##
##
## org_pessoa_5 org_pessoa_6 org_pessoa_7 org_pessoa_8 org_pessoa_9
## ----------------- -------------- -------------- -------------- -------------- --------------
## Mean 3.91 4.14 3.91 4.24 3.99
## Std.Dev 1.77 1.81 1.85 1.82 1.84
## Min 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
## Q1 3.00 3.00 2.00 3.00 3.00
## Median 4.00 4.00 4.00 4.00 4.00
## Q3 5.00 6.00 5.00 6.00 5.00
## Max 7.00 7.00 7.00 7.00 7.00
## MAD 1.48 1.48 1.48 1.48 1.48
## IQR 2.00 3.00 3.00 3.00 2.00
## CV 0.45 0.44 0.47 0.43 0.46
## Skewness -0.07 -0.17 -0.04 -0.20 -0.09
## SE.Skewness 0.06 0.06 0.06 0.06 0.06
## Kurtosis -0.93 -0.98 -1.08 -0.98 -1.04
## N.Valid 1431.00 1435.00 1438.00 1440.00 1432.00
## Pct.Valid 92.08 92.34 92.54 92.66 92.15Conferir a porcentagem de casos ausentes
## [,1]
## rowname "Pct.Valid"
## org_pessoa_1 "93"
## org_pessoa_10 "93"
## org_pessoa_11 "92"
## org_pessoa_12 "92"
## org_pessoa_13 "92"
## org_pessoa_14 "93"
## org_pessoa_15 "92"
## org_pessoa_2 "93"
## org_pessoa_3 "93"
## org_pessoa_4 "93"
## org_pessoa_5 "92"
## org_pessoa_6 "92"
## org_pessoa_7 "93"
## org_pessoa_8 "93"
## org_pessoa_9 "92"Verificar cada uma das opçÔes das categorias individualmente
## # A tibble: 15 x 8
## # Groups: name [15]
## name `1` `2` `3` `4` `5` `6` `7`
## <chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 org_pessoa_1 84 130 264 296 369 198 105
## 2 org_pessoa_10 181 177 212 260 251 238 121
## 3 org_pessoa_11 137 133 202 240 265 240 220
## 4 org_pessoa_12 176 162 260 230 249 213 139
## 5 org_pessoa_13 138 139 224 212 287 251 175
## 6 org_pessoa_14 82 85 168 201 304 298 305
## 7 org_pessoa_15 93 111 165 239 282 295 246
## 8 org_pessoa_2 73 97 165 214 307 302 281
## 9 org_pessoa_3 116 159 250 310 320 191 97
## 10 org_pessoa_4 158 181 290 312 272 152 78
## 11 org_pessoa_5 183 158 239 275 289 180 107
## 12 org_pessoa_6 151 153 220 248 288 230 145
## 13 org_pessoa_7 195 188 216 252 255 208 124
## 14 org_pessoa_8 132 161 209 241 289 234 174
## 15 org_pessoa_9 186 165 216 258 265 207 135Ajustar valores
Criar um somatĂłrio para os resultados
Se a pessoa deixou todos os itens em branco, nĂŁo considerar
Criar uma variĂĄvel que indique quantos missings tem cada pessoa nesta variĂĄvel.
Modificacao post hoc de casos em branco
Afetos
Conferir a codificação computacional
Conferir se a distribuição das respostas estå correta
## # A tibble: 10 x 8
## # Groups: name [10]
## name `1` `2` `3` `4` `5` `6` `7`
## <chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 escala_afetos_1 254 196 237 258 212 155 104
## 2 escala_afetos_10 234 164 256 241 209 152 137
## 3 escala_afetos_2 330 246 244 194 186 126 89
## 4 escala_afetos_3 306 199 230 230 206 146 106
## 5 escala_afetos_4 231 161 234 265 213 176 144
## 6 escala_afetos_5 409 187 222 225 177 122 73
## 7 escala_afetos_6 405 224 207 216 173 106 85
## 8 escala_afetos_7 403 216 206 199 147 112 91
## 9 escala_afetos_8 491 201 195 172 138 95 83
## 10 escala_afetos_9 420 180 185 200 161 132 105Ajustar valores
Criar um somatĂłrio para os resultados
Se a pessoa deixou todos os itens em branco, nĂŁo considerar
Criar uma variĂĄvel que indique quantos missings tem cada pessoa nesta variĂĄvel.
Modificacao post hoc de casos em branco
CompetĂȘncias
Conferir a codificação computacional
Conferir se a distribuição das respostas estå correta
## # A tibble: 10 x 8
## # Groups: name [10]
## name `1` `2` `3` `4` `5` `6` `7`
## <chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
## 1 escala_competencias_1 515 237 183 201 135 74 53
## 2 escala_competencias_10 666 180 171 142 87 61 51
## 3 escala_competencias_2 577 244 187 168 104 70 41
## 4 escala_competencias_3 636 221 172 133 105 69 42
## 5 escala_competencias_4 800 159 113 106 73 59 50
## 6 escala_competencias_5 766 142 125 107 91 60 66
## 7 escala_competencias_6 583 205 190 162 105 67 44
## 8 escala_competencias_7 525 224 199 167 115 85 58
## 9 escala_competencias_8 478 206 194 161 124 108 107
## 10 escala_competencias_9 451 220 210 202 140 85 67Ajustar valores
Criar um somatĂłrio para os resultados
Se a pessoa deixou todos os itens em branco, nĂŁo considerar
Criar uma variĂĄvel que indique quantos missings tem cada pessoa nesta variĂĄvel.
Modificacao post hoc de casos em branco
Sintomas de saĂșde
Adjust dataset
Somar valores
Resultados descritivos
Escala Organização pessoal
Escala Afetos
Resultados descritivos
Amostra
Ajustar a base
Participantes
## Frequencies
## ds$gender
## Type: Factor
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## --------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Masculino 117 7.72 7.72 7.53 7.53
## Feminino 1399 92.28 100.00 90.03 97.55
## <NA> 38 2.45 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$age_interval
## Type: Factor
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ---------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 20-30 anos 343 23.00 23.00 22.07 22.07
## 31-41 anos 654 43.86 66.87 42.08 64.16
## 42-52 anos 328 22.00 88.87 21.11 85.26
## 53-63 anos 155 10.40 99.26 9.97 95.24
## 64 ou mais 11 0.74 100.00 0.71 95.95
## <NA> 63 4.05 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$income
## Type: Factor
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ---------------------------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## ate dois salarios minimos 147 10.08 10.08 9.46 9.46
## de dois a tres salarios minimos 315 21.59 31.67 20.27 29.73
## de tres a quatro salarios minimos 270 18.51 50.17 17.37 47.10
## de quatro a cinco salarios minimos 173 11.86 62.03 11.13 58.24
## de cinco a seis salarios minimos 219 15.01 77.04 14.09 72.33
## outro 335 22.96 100.00 21.56 93.89
## <NA> 95 6.11 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$areas
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## assistencia 499 35.69 35.69 32.11 32.11
## previdencia 221 15.81 51.50 14.22 46.33
## saude 545 38.98 90.49 35.07 81.40
## varias 133 9.51 100.00 8.56 89.96
## <NA> 156 10.04 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$sindicalizado
## Type: Factor
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 886 60.44 60.44 57.01 57.01
## Sim 580 39.56 100.00 37.32 94.34
## <NA> 88 5.66 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x12_2_tipo_contrato
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## --------------------------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## CLT por tempo determinado 55 4.04 4.04 3.54 3.54
## CLT por tempo indeterminado 428 31.45 35.49 27.54 31.08
## Cooperativa 1 0.07 35.56 0.06 31.15
## EstatutĂĄrio 736 54.08 89.64 47.36 78.51
## Outro 102 7.49 97.13 6.56 85.07
## Tercerizado/prestador de serviços 39 2.87 100.00 2.51 87.58
## <NA> 193 12.42 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$work_hours
## Type: Factor
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## 20 Horas semanais 90 6.22 6.22 5.79 5.79
## 30 Horas semanais 927 64.11 70.33 59.65 65.44
## 40 Horas semanais 293 20.26 90.59 18.85 84.30
## Outro 136 9.41 100.00 8.75 93.05
## <NA> 108 6.95 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$education
## Type: Factor
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## --------------------------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## graduacao 380 24.45 24.45 24.45 24.45
## Mestrado Profissional 20 1.29 25.74 1.29 25.74
## Mestrado 257 16.54 42.28 16.54 42.28
## Doutorado 57 3.67 45.95 3.67 45.95
## Especialização 840 54.05 100.00 54.05 100.00
## <NA> 0 0.00 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00##
## Overall
## n 1554
## gender = Feminino (%) 1399 (92.3)
## age_interval (%)
## 20-30 anos 343 (23.0)
## 31-41 anos 654 (43.9)
## 42-52 anos 328 (22.0)
## 53-63 anos 155 (10.4)
## 64 ou mais 11 ( 0.7)
## income (%)
## ate dois salarios minimos 147 (10.1)
## de dois a tres salarios minimos 315 (21.6)
## de tres a quatro salarios minimos 270 (18.5)
## de quatro a cinco salarios minimos 173 (11.9)
## de cinco a seis salarios minimos 219 (15.0)
## outro 335 (23.0)
## areas (%)
## assistencia 499 (35.7)
## previdencia 221 (15.8)
## saude 545 (39.0)
## varias 133 ( 9.5)
## sindicalizado = Sim (%) 580 (39.6)
## x12_2_tipo_contrato (%)
## CLT por tempo determinado 55 ( 4.0)
## CLT por tempo indeterminado 428 (31.4)
## Cooperativa 1 ( 0.1)
## EstatutĂĄrio 736 (54.1)
## Outro 102 ( 7.5)
## Tercerizado/prestador de serviços 39 ( 2.9)
## work_hours (%)
## 20 Horas semanais 90 ( 6.2)
## 30 Horas semanais 927 (64.1)
## 40 Horas semanais 293 (20.3)
## Outro 136 ( 9.4)
## education (%)
## graduacao 380 (24.5)
## Mestrado Profissional 20 ( 1.3)
## Mestrado 257 (16.5)
## Doutorado 57 ( 3.7)
## Especialização 840 (54.1)Por årea
##
## Overall
## n 499
## gender = Feminino (%) 452 ( 90.8)
## age_interval (%)
## 20-30 anos 154 ( 31.7)
## 31-41 anos 205 ( 42.2)
## 42-52 anos 88 ( 18.1)
## 53-63 anos 37 ( 7.6)
## 64 ou mais 2 ( 0.4)
## income (%)
## ate dois salarios minimos 88 ( 17.9)
## de dois a tres salarios minimos 146 ( 29.7)
## de tres a quatro salarios minimos 108 ( 22.0)
## de quatro a cinco salarios minimos 54 ( 11.0)
## de cinco a seis salarios minimos 52 ( 10.6)
## outro 44 ( 8.9)
## areas = assistencia (%) 499 (100.0)
## sindicalizado = Sim (%) 160 ( 32.9)
## x12_2_tipo_contrato (%)
## CLT por tempo determinado 29 ( 6.4)
## CLT por tempo indeterminado 158 ( 34.9)
## EstatutĂĄrio 209 ( 46.1)
## Outro 27 ( 6.0)
## Tercerizado/prestador de serviços 30 ( 6.6)
## work_hours (%)
## 20 Horas semanais 45 ( 9.3)
## 30 Horas semanais 318 ( 65.6)
## 40 Horas semanais 101 ( 20.8)
## Outro 21 ( 4.3)
## education (%)
## graduacao 145 ( 29.1)
## Mestrado Profissional 4 ( 0.8)
## Mestrado 84 ( 16.8)
## Doutorado 13 ( 2.6)
## Especialização 253 ( 50.7)##
## Overall
## n 221
## gender = Feminino (%) 200 ( 91.3)
## age_interval (%)
## 20-30 anos 25 ( 11.6)
## 31-41 anos 138 ( 64.2)
## 42-52 anos 36 ( 16.7)
## 53-63 anos 15 ( 7.0)
## 64 ou mais 1 ( 0.5)
## income (%)
## ate dois salarios minimos 2 ( 0.9)
## de dois a tres salarios minimos 1 ( 0.5)
## de tres a quatro salarios minimos 5 ( 2.3)
## de quatro a cinco salarios minimos 3 ( 1.4)
## de cinco a seis salarios minimos 38 ( 17.8)
## outro 165 ( 77.1)
## areas = previdencia (%) 221 (100.0)
## sindicalizado = Sim (%) 134 ( 61.2)
## x12_2_tipo_contrato (%)
## CLT por tempo indeterminado 7 ( 3.5)
## EstatutĂĄrio 185 ( 93.0)
## Outro 7 ( 3.5)
## work_hours (%)
## 20 Horas semanais 3 ( 1.4)
## 30 Horas semanais 117 ( 54.2)
## 40 Horas semanais 81 ( 37.5)
## Outro 15 ( 6.9)
## education (%)
## graduacao 56 ( 25.3)
## Mestrado Profissional 0 ( 0.0)
## Mestrado 39 ( 17.6)
## Doutorado 6 ( 2.7)
## Especialização 120 ( 54.3)##
## Overall
## n 545
## gender = Feminino (%) 502 ( 93.1)
## age_interval (%)
## 20-30 anos 120 ( 22.4)
## 31-41 anos 209 ( 39.1)
## 42-52 anos 135 ( 25.2)
## 53-63 anos 67 ( 12.5)
## 64 ou mais 4 ( 0.7)
## income (%)
## ate dois salarios minimos 34 ( 6.4)
## de dois a tres salarios minimos 133 ( 25.1)
## de tres a quatro salarios minimos 122 ( 23.1)
## de quatro a cinco salarios minimos 82 ( 15.5)
## de cinco a seis salarios minimos 83 ( 15.7)
## outro 75 ( 14.2)
## areas = saude (%) 545 (100.0)
## sindicalizado = Sim (%) 202 ( 38.2)
## x12_2_tipo_contrato (%)
## CLT por tempo determinado 16 ( 3.2)
## CLT por tempo indeterminado 190 ( 37.8)
## Cooperativa 1 ( 0.2)
## EstatutĂĄrio 240 ( 47.8)
## Outro 53 ( 10.6)
## Tercerizado/prestador de serviços 2 ( 0.4)
## work_hours (%)
## 20 Horas semanais 30 ( 5.7)
## 30 Horas semanais 370 ( 70.7)
## 40 Horas semanais 58 ( 11.1)
## Outro 65 ( 12.4)
## education (%)
## graduacao 84 ( 15.4)
## Mestrado Profissional 15 ( 2.8)
## Mestrado 105 ( 19.3)
## Doutorado 25 ( 4.6)
## Especialização 316 ( 58.0)Resultados psicométricos
ConsistĂȘncia dos dados
Escala organização pessoal
| item | conteudo | n | média | DP | cor item-total | alfa se deletado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 Satisfaz meus interesses | 1446 | 4.2 | 1.6 | 0.78 | 0.97 |
| 2 | 2 Exige-me de acordo com minhas capacidades | 1439 | 4.8 | 1.7 | 0.66 | 0.97 |
| 3 | 3 Responde as minhas necessidades | 1443 | 4.0 | 1.6 | 0.79 | 0.97 |
| 4 | 4 Atende as minhas expectativas | 1443 | 3.8 | 1.6 | 0.83 | 0.97 |
| 5 | 5 Ajusta-se aos meus desejos pessoais | 1431 | 3.9 | 1.8 | 0.79 | 0.97 |
| 6 | 6 EstĂĄ de acordo com meus valores | 1435 | 4.1 | 1.8 | 0.77 | 0.97 |
| 7 | 7 Facilita o meu reconhecimento no trabalho | 1438 | 3.9 | 1.8 | 0.83 | 0.97 |
| 8 | 8 Estimula meu compromisso no trabalho | 1440 | 4.2 | 1.8 | 0.79 | 0.97 |
| 9 | 9 Permite-me trabalhar Ă vontade | 1432 | 4.0 | 1.8 | 0.86 | 0.97 |
| 10 | 10 Motiva-me a trabalhar | 1440 | 4.0 | 1.8 | 0.80 | 0.97 |
| 11 | 11 Proporciona sensação de liberdade e autonomia na tomada de decisÔes | 1437 | 4.4 | 1.9 | 0.83 | 0.97 |
| 12 | 12 Favorece meu crescimento pessoal | 1429 | 4.0 | 1.8 | 0.87 | 0.96 |
| 13 | 13 Permite desenvolver as minhas aspiraçÔes profissionais | 1426 | 4.3 | 1.8 | 0.85 | 0.97 |
| 14 | 14 Possibilita desenvolvimento de minha identidade | 1443 | 4.8 | 1.8 | 0.81 | 0.97 |
| 15 | 15 Faz me sentir Ăștil | 1431 | 4.7 | 1.8 | 0.81 | 0.97 |
Uma das maneiras de verificar a relação entre os itens é computando a correlação entre cada item e o restante.
Escala afetos
| item | conteudo | n | média | DP | cor item-total | alfa se deletado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 Insatisfação | 1416 | 3.6 | 1.8 | 0.69 | 0.93 |
| 2 | 2 Insegurança | 1415 | 3.3 | 1.9 | 0.68 | 0.93 |
| 3 | 3 Intranquilidade | 1423 | 3.5 | 1.9 | 0.79 | 0.92 |
| 4 | 4 ImpotĂȘncia | 1424 | 3.8 | 1.9 | 0.70 | 0.93 |
| 5 | 5 Mal estar | 1415 | 3.2 | 1.9 | 0.79 | 0.92 |
| 6 | 6 Desconfiança | 1416 | 3.1 | 1.9 | 0.77 | 0.92 |
| 7 | 7 Incerteza | 1374 | 3.1 | 1.9 | 0.75 | 0.92 |
| 8 | 8 ConfusĂŁo | 1375 | 2.9 | 1.9 | 0.72 | 0.92 |
| 9 | 9 Desesperança | 1383 | 3.2 | 2.0 | 0.73 | 0.92 |
| 10 | 10 Dificuldade | 1393 | 3.7 | 1.9 | 0.66 | 0.93 |
Escala competĂȘncias
| item | conteudo | n | média | DP | cor item-total | alfa se deletado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 Insensibilidade | 1398 | 2.7 | 1.8 | 0.73 | 0.94 |
| 2 | 2 Irracionalidade | 1391 | 2.5 | 1.7 | 0.78 | 0.94 |
| 3 | 3 IncompetĂȘncia | 1378 | 2.4 | 1.7 | 0.80 | 0.94 |
| 4 | 4 Imoralidade | 1360 | 2.2 | 1.8 | 0.75 | 0.94 |
| 5 | 5 Maldade | 1357 | 2.3 | 1.8 | 0.74 | 0.94 |
| 6 | 6 Fracasso | 1356 | 2.5 | 1.8 | 0.79 | 0.94 |
| 7 | 7 Incapacidade | 1373 | 2.7 | 1.8 | 0.78 | 0.94 |
| 8 | 8 Pessimismo | 1378 | 3.0 | 2.0 | 0.72 | 0.94 |
| 9 | 9 IneficĂĄcia | 1375 | 2.9 | 1.8 | 0.77 | 0.94 |
| 10 | 10 Inutilidade | 1358 | 2.4 | 1.8 | 0.80 | 0.94 |
GrĂĄfico dos resultados mĂ©dios de competĂȘncias
Escala competĂȘncias
| item | conteudo | n | média | DP | cor item-total | alfa se deletado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 Insensibilidade | 1398 | 2.7 | 1.8 | 0.73 | 0.94 |
| 2 | 2 Irracionalidade | 1391 | 2.5 | 1.7 | 0.78 | 0.94 |
| 3 | 3 IncompetĂȘncia | 1378 | 2.4 | 1.7 | 0.80 | 0.94 |
| 4 | 4 Imoralidade | 1360 | 2.2 | 1.8 | 0.75 | 0.94 |
| 5 | 5 Maldade | 1357 | 2.3 | 1.8 | 0.74 | 0.94 |
| 6 | 6 Fracasso | 1356 | 2.5 | 1.8 | 0.79 | 0.94 |
| 7 | 7 Incapacidade | 1373 | 2.7 | 1.8 | 0.78 | 0.94 |
| 8 | 8 Pessimismo | 1378 | 3.0 | 2.0 | 0.72 | 0.94 |
| 9 | 9 IneficĂĄcia | 1375 | 2.9 | 1.8 | 0.77 | 0.94 |
| 10 | 10 Inutilidade | 1358 | 2.4 | 1.8 | 0.80 | 0.94 |
Escala de saĂșde
| item | conteudo | n | média | DP | cor item-total | alfa se deletado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 nervosismo | 1454 | 0.62 | 0.32 | 0.56 | 0.86 |
| 2 | 2 insonia | 1457 | 0.43 | 0.36 | 0.52 | 0.86 |
| 3 | 3 triste | 1445 | 0.48 | 0.37 | 0.65 | 0.86 |
| 4 | 4 medo | 1440 | 0.36 | 0.35 | 0.56 | 0.86 |
| 5 | 5 agitado | 1444 | 0.55 | 0.36 | 0.55 | 0.86 |
| 6 | 6 ansioso | 1445 | 0.65 | 0.33 | 0.58 | 0.86 |
| 7 | 7 tenso | 1448 | 0.60 | 0.34 | 0.65 | 0.86 |
| 8 | 8 cansado | 1454 | 0.71 | 0.33 | 0.56 | 0.86 |
| 9 | 9 chora | 1449 | 0.29 | 0.34 | 0.53 | 0.86 |
| 10 | 10 tonturas | 1450 | 0.20 | 0.31 | 0.51 | 0.86 |
| 11 | 11 dor de cabeça | 1448 | 0.45 | 0.37 | 0.46 | 0.87 |
| 12 | 12 pressĂŁo | 1449 | 0.19 | 0.32 | 0.32 | 0.87 |
| 13 | 13 estĂŽmago | 1449 | 0.40 | 0.40 | 0.46 | 0.87 |
| 14 | 14 voz | 1439 | 0.17 | 0.30 | 0.30 | 0.87 |
| 15 | 15 interesse | 1449 | 0.28 | 0.33 | 0.50 | 0.86 |
| 16 | 16 esvaziamento | 1440 | 0.46 | 0.37 | 0.44 | 0.87 |
Ambiente de trabalho
## Frequencies
## ds$x16_1_sala_individual
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 584 40.08 40.08 37.58 37.58
## Sim 873 59.92 100.00 56.18 93.76
## <NA> 97 6.24 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x16_2_tem_privacidade
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 465 32.00 32.00 29.92 29.92
## Sim 988 68.00 100.00 63.58 93.50
## <NA> 101 6.50 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x16_3_sala_atividades_grupo
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 462 31.75 31.75 29.73 29.73
## Sim 993 68.25 100.00 63.90 93.63
## <NA> 99 6.37 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x16_4_ruido
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 460 31.68 31.68 29.60 29.60
## Sim 992 68.32 100.00 63.84 93.44
## <NA> 102 6.56 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x16_5_mobilia
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## Boa 1054 72.34 72.34 67.82 67.82
## Ruim 403 27.66 100.00 25.93 93.76
## <NA> 97 6.24 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x16_6_computador
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 101 6.87 6.87 6.50 6.50
## Sim 1370 93.13 100.00 88.16 94.66
## <NA> 83 5.34 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
##
## ds$x16_7_internet
## Type: Character
##
## Freq % Valid % Valid Cum. % Total % Total Cum.
## ----------- ------ --------- -------------- --------- --------------
## NĂŁo 93 6.32 6.32 5.98 5.98
## Sim 1378 93.68 100.00 88.67 94.66
## <NA> 83 5.34 100.00
## Total 1554 100.00 100.00 100.00 100.00
Aspectos inferenciais
RegressĂŁo linear simples
##
## Call:
## lmrob(formula = model_formula, data = .)
## \--> method = "MM"
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -57.209 -17.327 0.791 16.673 46.444
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 59.209 1.119 52.93 < 2e-16 ***
## areasprevidencia -0.653 1.883 -0.35 0.729
## areassaude 7.118 1.486 4.79 1.8e-06 ***
## areasvarias 5.339 2.392 2.23 0.026 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Robust residual standard error: 24
## (190 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0231, Adjusted R-squared: 0.021
## Convergence in 9 IRWLS iterations
##
## Robustness weights:
## 104 weights are ~= 1. The remaining 1260 ones are summarized as
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.56 0.89 0.95 0.92 0.98 1.00
## Algorithmic parameters:
## tuning.chi bb tuning.psi refine.tol
## 1.55e+00 5.00e-01 4.69e+00 1.00e-07
## rel.tol scale.tol solve.tol eps.outlier
## 1.00e-07 1.00e-10 1.00e-07 7.33e-05
## eps.x warn.limit.reject warn.limit.meanrw
## 1.82e-12 5.00e-01 5.00e-01
## nResample max.it best.r.s k.fast.s k.max
## 500 50 2 1 200
## maxit.scale trace.lev mts compute.rd fast.s.large.n
## 200 0 1000 0 2000
## psi subsampling cov
## "bisquare" "nonsingular" ".vcov.avar1"
## compute.outlier.stats
## "SM"
## seed : int(0)
## $emmeans
## areas emmean SE df lower.CL upper.CL
## assistencia 59 0.99 1360 57 61
## previdencia 58 1.49 1360 55 61
## saude 66 0.95 1360 64 68
## varias 64 1.92 1360 60 68
##
## Confidence level used: 0.95
##
## $contrasts
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## assistencia - previdencia 0.7 1.79 1360 0.400 0.9800
## assistencia - saude -6.8 1.37 1360 -5.000 <.0001
## assistencia - varias -5.0 2.16 1360 -2.300 0.1000
## previdencia - saude -7.5 1.76 1360 -4.300 <.0001
## previdencia - varias -5.7 2.43 1360 -2.400 0.0900
## saude - varias 1.8 2.14 1360 0.900 0.8300
##
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 4 estimates##
## Call:
## lmrob(formula = model_formula, data = .)
## \--> method = "MM"
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -28.501 -11.501 -0.338 10.662 39.499
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 33.338 0.760 43.84 <2e-16 ***
## areasprevidencia 0.271 1.255 0.22 0.8289
## areassaude -2.837 1.017 -2.79 0.0054 **
## areasvarias -0.706 1.625 -0.43 0.6638
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Robust residual standard error: 16
## (205 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.00789, Adjusted R-squared: 0.00568
## Convergence in 9 IRWLS iterations
##
## Robustness weights:
## 143 weights are ~= 1. The remaining 1206 ones are summarized as
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.54 0.87 0.95 0.92 0.98 1.00
## Algorithmic parameters:
## tuning.chi bb tuning.psi refine.tol
## 1.55e+00 5.00e-01 4.69e+00 1.00e-07
## rel.tol scale.tol solve.tol eps.outlier
## 1.00e-07 1.00e-10 1.00e-07 7.41e-05
## eps.x warn.limit.reject warn.limit.meanrw
## 1.82e-12 5.00e-01 5.00e-01
## nResample max.it best.r.s k.fast.s k.max
## 500 50 2 1 200
## maxit.scale trace.lev mts compute.rd fast.s.large.n
## 200 0 1000 0 2000
## psi subsampling cov
## "bisquare" "nonsingular" ".vcov.avar1"
## compute.outlier.stats
## "SM"
## seed : int(0)
## $emmeans
## areas emmean SE df lower.CL upper.CL
## assistencia 34 0.68 1345 32 35
## previdencia 34 1.01 1345 32 36
## saude 31 0.66 1345 30 32
## varias 33 1.31 1345 31 36
##
## Confidence level used: 0.95
##
## $contrasts
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## assistencia - previdencia -0.27 1.22 1345 -0.220 1.0000
## assistencia - saude 2.82 0.94 1345 2.980 0.0200
## assistencia - varias 0.55 1.48 1345 0.370 0.9800
## previdencia - saude 3.09 1.21 1345 2.560 0.0500
## previdencia - varias 0.82 1.66 1345 0.490 0.9600
## saude - varias -2.27 1.46 1345 -1.550 0.4100
##
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 4 estimates##
## Call:
## lmrob(formula = model_formula, data = .)
## \--> method = "MM"
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -22.97 -10.36 -1.98 11.64 49.00
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 23.970 0.785 30.53 <2e-16 ***
## areasprevidencia 1.393 1.372 1.02 0.3101
## areassaude -2.974 0.910 -3.27 0.0011 **
## areasvarias -0.962 1.775 -0.54 0.5878
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Robust residual standard error: 12
## (214 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0145, Adjusted R-squared: 0.0123
## Convergence in 14 IRWLS iterations
##
## Robustness weights:
## 86 weights are ~= 1. The remaining 1254 ones are summarized as
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.07 0.87 0.93 0.87 0.97 1.00
## Algorithmic parameters:
## tuning.chi bb tuning.psi refine.tol
## 1.55e+00 5.00e-01 4.69e+00 1.00e-07
## rel.tol scale.tol solve.tol eps.outlier
## 1.00e-07 1.00e-10 1.00e-07 7.46e-05
## eps.x warn.limit.reject warn.limit.meanrw
## 1.82e-12 5.00e-01 5.00e-01
## nResample max.it best.r.s k.fast.s k.max
## 500 50 2 1 200
## maxit.scale trace.lev mts compute.rd fast.s.large.n
## 200 0 1000 0 2000
## psi subsampling cov
## "bisquare" "nonsingular" ".vcov.avar1"
## compute.outlier.stats
## "SM"
## seed : int(0)
## $emmeans
## areas emmean SE df lower.CL upper.CL
## assistencia 25.6 0.67 1336 24.3 26.9
## previdencia 27.3 1.00 1336 25.3 29.2
## saude 22.7 0.64 1336 21.5 24.0
## varias 26.6 1.29 1336 24.0 29.1
##
## Confidence level used: 0.95
##
## $contrasts
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## assistencia - previdencia -1.6 1.20 1336 -1.400 0.5300
## assistencia - saude 2.9 0.93 1336 3.200 0.0100
## assistencia - varias -0.9 1.45 1336 -0.600 0.9200
## previdencia - saude 4.5 1.19 1336 3.800 <.0001
## previdencia - varias 0.7 1.63 1336 0.400 0.9800
## saude - varias -3.9 1.44 1336 -2.700 0.0400
##
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 4 estimates##
## Call:
## lmrob(formula = model_formula, data = .)
## \--> method = "MM"
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -7.202 -2.202 -0.152 2.390 10.025
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 7.202 0.167 43.13 < 2e-16 ***
## areasprevidencia -0.592 0.288 -2.06 0.0399 *
## areassaude -1.227 0.222 -5.53 3.8e-08 ***
## areasvarias -1.050 0.359 -2.92 0.0035 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Robust residual standard error: 3.5
## (156 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.0242, Adjusted R-squared: 0.0221
## Convergence in 10 IRWLS iterations
##
## Robustness weights:
## 108 weights are ~= 1. The remaining 1290 ones are summarized as
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 0.40 0.87 0.95 0.92 0.98 1.00
## Algorithmic parameters:
## tuning.chi bb tuning.psi refine.tol
## 1.55e+00 5.00e-01 4.69e+00 1.00e-07
## rel.tol scale.tol solve.tol eps.outlier
## 1.00e-07 1.00e-10 1.00e-07 7.15e-05
## eps.x warn.limit.reject warn.limit.meanrw
## 1.82e-12 5.00e-01 5.00e-01
## nResample max.it best.r.s k.fast.s k.max
## 500 50 2 1 200
## maxit.scale trace.lev mts compute.rd fast.s.large.n
## 200 0 1000 0 2000
## psi subsampling cov
## "bisquare" "nonsingular" ".vcov.avar1"
## compute.outlier.stats
## "SM"
## seed : int(0)
## $emmeans
## areas emmean SE df lower.CL upper.CL
## assistencia 7.2 0.150 1394 6.9 7.5
## previdencia 6.7 0.226 1394 6.2 7.1
## saude 6.0 0.144 1394 5.7 6.3
## varias 6.3 0.291 1394 5.7 6.8
##
## Confidence level used: 0.95
##
## $contrasts
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## assistencia - previdencia 0.49 0.27 1394 1.800 0.2800
## assistencia - saude 1.15 0.21 1394 5.500 <.0001
## assistencia - varias 0.90 0.33 1394 2.800 0.0300
## previdencia - saude 0.66 0.27 1394 2.500 0.0600
## previdencia - varias 0.42 0.37 1394 1.100 0.6700
## saude - varias -0.25 0.32 1394 -0.800 0.8700
##
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 4 estimatesRegressĂŁo linear mĂșltipla
Organigazação/pessoa
Todas as ĂĄreas
SumĂĄrio estatĂstico
##
##
## ANOVA results using total_org_pessoa as the dependent variable
##
##
## Predictor SS df MS F p partial_eta2
## (Intercept) 104102.71 1 104102.71 281.54 .000
## areas 10286.96 3 3428.99 9.27 .000 .03
## gender 551.47 1 551.47 1.49 .222 .00
## age_interval 1884.70 4 471.18 1.27 .278 .00
## education 1208.05 4 302.01 0.82 .514 .00
## work_hours 708.34 3 236.11 0.64 .590 .00
## income 2668.25 5 533.65 1.44 .206 .01
## sindicalizado 326.96 1 326.96 0.88 .347 .00
## recursos 39970.42 2 19985.21 54.05 .000 .09
## interferencia 50872.45 2 25436.22 68.79 .000 .11
## race 1908.68 2 954.34 2.58 .076 .00
## year_range 22.54 1 22.54 0.06 .805 .00
## religion 889.47 1 889.47 2.41 .121 .00
## Error 397130.48 1074 369.77
## CI_90_partial_eta2
##
## [.01, .04]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.07, .12]
## [.08, .14]
## [.00, .01]
## [.00, .00]
## [.00, .01]
##
##
## Note: Values in square brackets indicate the bounds of the 90% confidence interval for partial eta-squaredPost hoc
## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = total_org_pessoa ~ areas + gender + age_interval + education + work_hours + income + sindicalizado + recursos + interferencia + race + year_range + religion, data = .)
##
## $areas
## diff lwr upr p adj
## previdencia-assistencia -1.12 -5.68 3.4 0.92
## saude-assistencia 6.26 2.84 9.7 0.00
## varias-assistencia 5.88 0.42 11.3 0.03
## saude-previdencia 7.38 2.82 11.9 0.00
## varias-previdencia 7.00 0.76 13.2 0.02
## varias-saude -0.38 -5.85 5.1 1.00
##
## $gender
## diff lwr upr p adj
## Feminino-Masculino -3.3 -7.6 0.9 0.12
##
## $age_interval
## diff lwr upr p adj
## 31-41 anos-20-30 anos -1.97 -5.92 2.0 0.65
## 42-52 anos-20-30 anos 1.88 -2.89 6.6 0.82
## 53-63 anos-20-30 anos -1.30 -7.52 4.9 0.98
## 64 ou mais-20-30 anos 9.42 -14.29 33.1 0.81
## 42-52 anos-31-41 anos 3.85 -0.38 8.1 0.09
## 53-63 anos-31-41 anos 0.67 -5.15 6.5 1.00
## 64 ou mais-31-41 anos 11.39 -12.23 35.0 0.68
## 53-63 anos-42-52 anos -3.18 -9.58 3.2 0.66
## 64 ou mais-42-52 anos 7.54 -16.22 31.3 0.91
## 64 ou mais-53-63 anos 10.72 -13.38 34.8 0.74
##
## $education
## diff lwr upr p adj
## Mestrado Profissional-graduacao -0.17 -13.4 13.0 1.00
## Mestrado-graduacao -1.30 -6.3 3.7 0.95
## Doutorado-graduacao 0.83 -8.1 9.8 1.00
## Especialização-graduacao 0.22 -3.8 4.2 1.00
## Mestrado-Mestrado Profissional -1.13 -14.4 12.1 1.00
## Doutorado-Mestrado Profissional 1.00 -14.2 16.2 1.00
## Especialização-Mestrado Profissional 0.39 -12.5 13.3 1.00
## Doutorado-Mestrado 2.13 -7.0 11.2 0.97
## Especialização-Mestrado 1.52 -2.7 5.8 0.87
## Especialização-Doutorado -0.61 -9.2 8.0 1.00
##
## $work_hours
## diff lwr upr p adj
## 30 Horas semanais-20 Horas semanais -2.365 -8.6 3.9 0.76
## 40 Horas semanais-20 Horas semanais -0.079 -6.9 6.7 1.00
## Outro-20 Horas semanais -4.020 -11.8 3.7 0.54
## 40 Horas semanais-30 Horas semanais 2.286 -1.5 6.1 0.41
## Outro-30 Horas semanais -1.655 -7.0 3.7 0.85
## Outro-40 Horas semanais -3.940 -9.9 2.0 0.33
##
## $income
## diff
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos 3.95
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos 1.91
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos 2.19
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos -0.20
## outro-ate dois salarios minimos 5.44
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -2.05
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -1.76
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -4.16
## outro-de dois a tres salarios minimos 1.49
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 0.28
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -2.11
## outro-de tres a quatro salarios minimos 3.53
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos -2.39
## outro-de quatro a cinco salarios minimos 3.25
## outro-de cinco a seis salarios minimos 5.64
## lwr upr
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos -2.41 10.3
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos -4.58 8.4
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos -4.98 9.4
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos -6.91 6.5
## outro-ate dois salarios minimos -0.92 11.8
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -7.23 3.1
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -7.78 4.2
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -9.61 1.3
## outro-de dois a tres salarios minimos -3.52 6.5
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -5.86 6.4
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -7.71 3.5
## outro-de tres a quatro salarios minimos -1.64 8.7
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos -8.77 4.0
## outro-de quatro a cinco salarios minimos -2.75 9.3
## outro-de cinco a seis salarios minimos 0.20 11.1
## p adj
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.48
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.96
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.95
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos 1.00
## outro-ate dois salarios minimos 0.14
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 0.87
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 0.96
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 0.25
## outro-de dois a tres salarios minimos 0.96
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 1.00
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 0.89
## outro-de tres a quatro salarios minimos 0.37
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos 0.89
## outro-de quatro a cinco salarios minimos 0.63
## outro-de cinco a seis salarios minimos 0.04
##
## $sindicalizado
## diff lwr upr p adj
## Sim-NĂŁo -1.1 -3.4 1.2 0.36
##
## $recursos
## diff lwr upr p adj
## nunca-as vezes -13 -16.9 -8.4 0
## sempre-as vezes 12 8.8 15.4 0
## sempre-nunca 25 19.9 29.5 0
##
## $interferencia
## diff lwr upr p adj
## nunca-as vezes 7 3.6 10.5 0
## sempre-as vezes -12 -15.0 -8.5 0
## sempre-nunca -19 -22.7 -14.8 0
##
## $race
## diff lwr upr p adj
## pardo-branco 0.22 -3.0 3.48 0.99
## preto-branco -3.32 -7.0 0.33 0.08
## preto-pardo -3.54 -7.7 0.64 0.12
##
## $year_range
## diff lwr upr p adj
## 2017-2020-2014-2016 0.34 -1.9 2.6 0.77
##
## $religion
## diff lwr upr p adj
## sim-nĂŁo 2.1 -0.65 4.9 0.13plot
AssistĂȘncia
##
## Call:
## lm(formula = total_org_pessoa ~ factor(gender) + factor(age_interval) +
## factor(education) + factor(work_hours) + factor(income) +
## factor(sindicalizado) + factor(recursos) + factor(interferencia),
## data = .)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -61.2 -14.5 0.2 14.5 50.4
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 61.9838 4.6592 13.30
## factor(gender)Feminino 1.3341 3.1854 0.42
## factor(age_interval)31-41 anos -2.3190 2.1835 -1.06
## factor(age_interval)42-52 anos 0.0673 2.7604 0.02
## factor(age_interval)53-63 anos -8.4309 3.4742 -2.43
## factor(age_interval)64 ou mais -1.4108 20.7371 -0.07
## factor(education)Mestrado Profissional -2.9231 9.4151 -0.31
## factor(education)Mestrado 1.9742 2.8079 0.70
## factor(education)Doutorado 5.4815 5.3968 1.02
## factor(education)Especialização 3.0470 2.1770 1.40
## factor(work_hours)30 Horas semanais -2.7359 3.2842 -0.83
## factor(work_hours)40 Horas semanais -1.2647 3.7575 -0.34
## factor(work_hours)Outro -2.6532 4.7036 -0.56
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.7572 2.8291 0.27
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.3811 3.0032 0.13
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.0870 3.5483 0.02
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos -2.9810 3.4952 -0.85
## factor(income)outro 3.2944 3.7232 0.88
## factor(sindicalizado)Sim -1.3583 1.9460 -0.70
## factor(recursos)nunca -10.6165 3.0216 -3.51
## factor(recursos)sempre 10.8906 2.1129 5.15
## factor(interferencia)nunca 7.7166 2.3531 3.28
## factor(interferencia)sempre -13.7803 2.1134 -6.52
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## factor(gender)Feminino 0.67553
## factor(age_interval)31-41 anos 0.28870
## factor(age_interval)42-52 anos 0.98056
## factor(age_interval)53-63 anos 0.01558 *
## factor(age_interval)64 ou mais 0.94579
## factor(education)Mestrado Profissional 0.75633
## factor(education)Mestrado 0.48231
## factor(education)Doutorado 0.31026
## factor(education)Especialização 0.16222
## factor(work_hours)30 Horas semanais 0.40520
## factor(work_hours)40 Horas semanais 0.73658
## factor(work_hours)Outro 0.57294
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.78908
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.89907
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.98045
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 0.39413
## factor(income)outro 0.37666
## factor(sindicalizado)Sim 0.48550
## factor(recursos)nunca 0.00048 ***
## factor(recursos)sempre 3.6e-07 ***
## factor(interferencia)nunca 0.00111 **
## factor(interferencia)sempre 1.7e-10 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 20 on 516 degrees of freedom
## (78 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.236, Adjusted R-squared: 0.204
## F-statistic: 7.26 on 22 and 516 DF, p-value: <2e-16PrevidĂȘncia
##
## Call:
## lm(formula = total_org_pessoa ~ factor(gender) + factor(age_interval) +
## factor(education) + factor(work_hours) + factor(income) +
## factor(sindicalizado) + factor(recursos) + factor(interferencia),
## data = .)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -49.8 -10.8 1.4 13.1 45.6
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 72.328 19.790 3.65
## factor(gender)Feminino -1.986 5.722 -0.35
## factor(age_interval)31-41 anos -1.883 4.647 -0.41
## factor(age_interval)42-52 anos -7.782 5.361 -1.45
## factor(age_interval)53-63 anos -5.626 6.943 -0.81
## factor(age_interval)64 ou mais 13.218 20.380 0.65
## factor(education)Mestrado -3.618 4.505 -0.80
## factor(education)Doutorado 4.294 8.483 0.51
## factor(education)Especialização 0.234 3.443 0.07
## factor(work_hours)30 Horas semanais 9.552 14.691 0.65
## factor(work_hours)40 Horas semanais 10.315 14.741 0.70
## factor(work_hours)Outro 17.855 15.436 1.16
## factor(income)de dois a tres salarios minimos -18.048 16.188 -1.11
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos -33.088 14.153 -2.34
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos -26.308 16.165 -1.63
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos -19.465 12.014 -1.62
## factor(income)outro -12.688 11.634 -1.09
## factor(sindicalizado)Sim -6.644 2.897 -2.29
## factor(recursos)nunca -12.138 4.219 -2.88
## factor(recursos)sempre 9.124 3.690 2.47
## factor(interferencia)nunca 9.588 3.523 2.72
## factor(interferencia)sempre -6.161 3.283 -1.88
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.00034 ***
## factor(gender)Feminino 0.72894
## factor(age_interval)31-41 anos 0.68584
## factor(age_interval)42-52 anos 0.14836
## factor(age_interval)53-63 anos 0.41876
## factor(age_interval)64 ou mais 0.51741
## factor(education)Mestrado 0.42295
## factor(education)Doutorado 0.61335
## factor(education)Especialização 0.94586
## factor(work_hours)30 Horas semanais 0.51636
## factor(work_hours)40 Horas semanais 0.48499
## factor(work_hours)Outro 0.24894
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.26638
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.02049 *
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.10538
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 0.10693
## factor(income)outro 0.27690
## factor(sindicalizado)Sim 0.02297 *
## factor(recursos)nunca 0.00450 **
## factor(recursos)sempre 0.01433 *
## factor(interferencia)nunca 0.00713 **
## factor(interferencia)sempre 0.06217 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 19 on 181 degrees of freedom
## (49 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.255, Adjusted R-squared: 0.169
## F-statistic: 2.96 on 21 and 181 DF, p-value: 0.0000489SaĂșde
##
## Call:
## lm(formula = total_org_pessoa ~ factor(gender) + factor(age_interval) +
## factor(education) + factor(work_hours) + factor(income) +
## factor(sindicalizado) + factor(recursos) + factor(interferencia),
## data = .)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -45.9 -13.7 1.2 14.4 43.4
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 68.997 5.573 12.38
## factor(gender)Feminino -2.197 3.231 -0.68
## factor(age_interval)31-41 anos -2.601 2.230 -1.17
## factor(age_interval)42-52 anos 0.831 2.575 0.32
## factor(age_interval)53-63 anos -0.791 3.107 -0.25
## factor(age_interval)64 ou mais 1.397 11.358 0.12
## factor(education)Mestrado Profissional 6.570 5.766 1.14
## factor(education)Mestrado -0.180 2.894 -0.06
## factor(education)Doutorado 4.320 4.580 0.94
## factor(education)Especialização 1.828 2.401 0.76
## factor(work_hours)30 Horas semanais -4.530 3.776 -1.20
## factor(work_hours)40 Horas semanais -5.060 4.323 -1.17
## factor(work_hours)Outro -3.353 4.350 -0.77
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 3.488 3.439 1.01
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 1.516 3.482 0.44
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 1.672 3.773 0.44
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 2.363 3.696 0.64
## factor(income)outro 5.168 3.832 1.35
## factor(sindicalizado)Sim -0.909 1.798 -0.51
## factor(recursos)nunca -9.134 2.463 -3.71
## factor(recursos)sempre 13.574 2.012 6.75
## factor(interferencia)nunca 7.403 2.099 3.53
## factor(interferencia)sempre -14.302 2.129 -6.72
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## factor(gender)Feminino 0.49684
## factor(age_interval)31-41 anos 0.24391
## factor(age_interval)42-52 anos 0.74704
## factor(age_interval)53-63 anos 0.79916
## factor(age_interval)64 ou mais 0.90218
## factor(education)Mestrado Profissional 0.25503
## factor(education)Mestrado 0.95029
## factor(education)Doutorado 0.34593
## factor(education)Especialização 0.44677
## factor(work_hours)30 Horas semanais 0.23078
## factor(work_hours)40 Horas semanais 0.24234
## factor(work_hours)Outro 0.44110
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.31093
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.66343
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.65790
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 0.52292
## factor(income)outro 0.17805
## factor(sindicalizado)Sim 0.61356
## factor(recursos)nunca 0.00023 ***
## factor(recursos)sempre 4.0e-11 ***
## factor(interferencia)nunca 0.00046 ***
## factor(interferencia)sempre 4.8e-11 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 19 on 526 degrees of freedom
## (123 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.27, Adjusted R-squared: 0.24
## F-statistic: 8.85 on 22 and 526 DF, p-value: <2e-16Afetos
Todas as ĂĄreas
SumĂĄrio estatĂstico
##
##
## ANOVA results using total_escala_afetos as the dependent variable
##
##
## Predictor SS df MS F p partial_eta2
## (Intercept) 23891.47 1 23891.47 125.14 .000
## areas 1846.90 3 615.63 3.22 .022 .01
## gender 228.56 1 228.56 1.20 .274 .00
## age_interval 325.28 4 81.32 0.43 .790 .00
## education 1368.53 4 342.13 1.79 .128 .01
## work_hours 1921.22 3 640.41 3.35 .018 .01
## income 590.17 5 118.03 0.62 .686 .00
## sindicalizado 573.81 1 573.81 3.01 .083 .00
## recursos 11952.10 2 5976.05 31.30 .000 .06
## interferencia 14872.56 2 7436.28 38.95 .000 .07
## race 459.32 2 229.66 1.20 .301 .00
## year_range 3938.80 1 3938.80 20.63 .000 .02
## religion 1303.93 1 1303.93 6.83 .009 .01
## Error 203514.04 1066 190.91
## CI_90_partial_eta2
##
## [.00, .02]
## [.00, .01]
## [.00, .00]
## [.00, .01]
## [.00, .02]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.03, .08]
## [.04, .09]
## [.00, .01]
## [.01, .03]
## [.00, .02]
##
##
## Note: Values in square brackets indicate the bounds of the 90% confidence interval for partial eta-squaredPost hoc
## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = total_escala_afetos ~ areas + gender + age_interval + education + work_hours + income + sindicalizado + recursos + interferencia + race + year_range + religion, data = .)
##
## $areas
## diff lwr upr p adj
## previdencia-assistencia -0.093 -3.4 3.18 1.00
## saude-assistencia -2.781 -5.2 -0.31 0.02
## varias-assistencia -2.464 -6.4 1.46 0.37
## saude-previdencia -2.688 -6.0 0.60 0.15
## varias-previdencia -2.371 -6.9 2.11 0.52
## varias-saude 0.318 -3.6 4.25 1.00
##
## $gender
## diff lwr upr p adj
## Feminino-Masculino -0.53 -3.6 2.5 0.73
##
## $age_interval
## diff lwr upr p adj
## 31-41 anos-20-30 anos 1.30 -1.5 4.2 0.72
## 42-52 anos-20-30 anos -0.55 -4.0 2.9 0.99
## 53-63 anos-20-30 anos -0.04 -4.5 4.4 1.00
## 64 ou mais-20-30 anos -3.49 -20.5 13.6 0.98
## 42-52 anos-31-41 anos -1.85 -4.9 1.2 0.46
## 53-63 anos-31-41 anos -1.34 -5.5 2.9 0.91
## 64 ou mais-31-41 anos -4.79 -21.8 12.2 0.94
## 53-63 anos-42-52 anos 0.51 -4.1 5.1 1.00
## 64 ou mais-42-52 anos -2.94 -20.0 14.1 0.99
## 64 ou mais-53-63 anos -3.45 -20.8 13.9 0.98
##
## $education
## diff lwr upr p adj
## Mestrado Profissional-graduacao 1.20 -8.28 10.7 1.00
## Mestrado-graduacao 3.37 -0.25 7.0 0.08
## Doutorado-graduacao -0.98 -7.43 5.5 0.99
## Especialização-graduacao 2.32 -0.58 5.2 0.19
## Mestrado-Mestrado Profissional 2.17 -7.37 11.7 0.97
## Doutorado-Mestrado Profissional -2.17 -13.10 8.8 0.98
## Especialização-Mestrado Profissional 1.12 -8.16 10.4 1.00
## Doutorado-Mestrado -4.34 -10.87 2.2 0.36
## Especialização-Mestrado -1.04 -4.11 2.0 0.89
## Especialização-Doutorado 3.30 -2.87 9.5 0.59
##
## $work_hours
## diff lwr upr p adj
## 30 Horas semanais-20 Horas semanais 4.16 -0.321 8.6 0.08
## 40 Horas semanais-20 Horas semanais 5.40 0.488 10.3 0.02
## Outro-20 Horas semanais 5.60 0.029 11.2 0.05
## 40 Horas semanais-30 Horas semanais 1.24 -1.516 4.0 0.65
## Outro-30 Horas semanais 1.44 -2.372 5.3 0.76
## Outro-40 Horas semanais 0.21 -4.103 4.5 1.00
##
## $income
## diff
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos -0.028
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.891
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos -0.169
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos -0.265
## outro-ate dois salarios minimos 0.016
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 0.919
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -0.141
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -0.237
## outro-de dois a tres salarios minimos 0.043
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -1.059
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -1.156
## outro-de tres a quatro salarios minimos -0.875
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos -0.096
## outro-de quatro a cinco salarios minimos 0.184
## outro-de cinco a seis salarios minimos 0.280
## lwr upr
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos -4.6 4.6
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos -3.8 5.6
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos -5.3 5.0
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos -5.1 4.6
## outro-ate dois salarios minimos -4.6 4.6
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -2.8 4.7
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -4.5 4.2
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -4.2 3.7
## outro-de dois a tres salarios minimos -3.6 3.7
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -5.5 3.4
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -5.2 2.9
## outro-de tres a quatro salarios minimos -4.6 2.9
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos -4.7 4.5
## outro-de quatro a cinco salarios minimos -4.1 4.5
## outro-de cinco a seis salarios minimos -3.6 4.2
## p adj
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos 1.00
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.99
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos 1.00
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos 1.00
## outro-ate dois salarios minimos 1.00
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 0.98
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 1.00
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 1.00
## outro-de dois a tres salarios minimos 1.00
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 0.98
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 0.96
## outro-de tres a quatro salarios minimos 0.99
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos 1.00
## outro-de quatro a cinco salarios minimos 1.00
## outro-de cinco a seis salarios minimos 1.00
##
## $sindicalizado
## diff lwr upr p adj
## Sim-NĂŁo 1.4 -0.26 3.1 0.1
##
## $recursos
## diff lwr upr p adj
## nunca-as vezes 3.4 0.33 6.5 0.03
## sempre-as vezes -8.4 -10.81 -6.0 0.00
## sempre-nunca -11.8 -15.30 -8.3 0.00
##
## $interferencia
## diff lwr upr p adj
## nunca-as vezes -5.6 -8.1 -3.1 0
## sempre-as vezes 5.1 2.7 7.4 0
## sempre-nunca 10.7 7.8 13.5 0
##
## $race
## diff lwr upr p adj
## pardo-branco -0.61 -3.0 1.7 0.81
## preto-branco 1.17 -1.5 3.8 0.55
## preto-pardo 1.78 -1.2 4.8 0.35
##
## $year_range
## diff lwr upr p adj
## 2017-2020-2014-2016 3.4 1.7 5 0
##
## $religion
## diff lwr upr p adj
## sim-nĂŁo -2.6 -4.6 -0.58 0.01Grafico
AssistĂȘncia
##
## Call:
## lm(formula = total_escala_afetos ~ factor(gender) + factor(age_interval) +
## factor(education) + factor(work_hours) + factor(income) +
## factor(sindicalizado) + factor(recursos) + factor(interferencia),
## data = .)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -36.05 -10.63 -0.71 10.11 38.13
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 32.425 3.374 9.61
## factor(gender)Feminino -5.910 2.306 -2.56
## factor(age_interval)31-41 anos 0.784 1.583 0.50
## factor(age_interval)42-52 anos -2.234 2.000 -1.12
## factor(age_interval)53-63 anos 1.462 2.558 0.57
## factor(age_interval)64 ou mais 20.667 15.012 1.38
## factor(education)Mestrado Profissional -3.048 6.821 -0.45
## factor(education)Mestrado 2.281 2.040 1.12
## factor(education)Doutorado -1.393 3.913 -0.36
## factor(education)Especialização 1.291 1.591 0.81
## factor(work_hours)30 Horas semanais 5.617 2.378 2.36
## factor(work_hours)40 Horas semanais 7.548 2.722 2.77
## factor(work_hours)Outro 7.188 3.407 2.11
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.932 2.048 0.46
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 1.551 2.183 0.71
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.628 2.570 0.24
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 2.129 2.532 0.84
## factor(income)outro 1.545 2.735 0.57
## factor(sindicalizado)Sim 2.627 1.415 1.86
## factor(recursos)nunca -0.506 2.189 -0.23
## factor(recursos)sempre -8.130 1.538 -5.29
## factor(interferencia)nunca -6.549 1.712 -3.82
## factor(interferencia)sempre 4.983 1.532 3.25
## Pr(>|t|)
## (Intercept) < 2e-16 ***
## factor(gender)Feminino 0.01068 *
## factor(age_interval)31-41 anos 0.62034
## factor(age_interval)42-52 anos 0.26448
## factor(age_interval)53-63 anos 0.56799
## factor(age_interval)64 ou mais 0.16921
## factor(education)Mestrado Profissional 0.65512
## factor(education)Mestrado 0.26385
## factor(education)Doutorado 0.72197
## factor(education)Especialização 0.41761
## factor(work_hours)30 Horas semanais 0.01855 *
## factor(work_hours)40 Horas semanais 0.00575 **
## factor(work_hours)Outro 0.03538 *
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.64915
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.47782
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.80717
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 0.40072
## factor(income)outro 0.57231
## factor(sindicalizado)Sim 0.06391 .
## factor(recursos)nunca 0.81739
## factor(recursos)sempre 1.8e-07 ***
## factor(interferencia)nunca 0.00015 ***
## factor(interferencia)sempre 0.00122 **
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 15 on 512 degrees of freedom
## (82 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.172, Adjusted R-squared: 0.136
## F-statistic: 4.82 on 22 and 512 DF, p-value: 1.31e-11PrevidĂȘncia
##
## Call:
## lm(formula = total_escala_afetos ~ factor(gender) + factor(age_interval) +
## factor(education) + factor(work_hours) + factor(income) +
## factor(sindicalizado) + factor(recursos) + factor(interferencia),
## data = .)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -30.77 -9.42 -0.54 8.53 34.39
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) -1.057 14.012 -0.08
## factor(gender)Feminino -3.439 4.051 -0.85
## factor(age_interval)31-41 anos 6.817 3.290 2.07
## factor(age_interval)42-52 anos 9.645 3.796 2.54
## factor(age_interval)53-63 anos 3.579 4.916 0.73
## factor(age_interval)64 ou mais 18.736 14.429 1.30
## factor(education)Mestrado -1.828 3.189 -0.57
## factor(education)Doutorado -4.604 6.006 -0.77
## factor(education)Especialização 0.177 2.438 0.07
## factor(work_hours)30 Horas semanais 14.569 10.401 1.40
## factor(work_hours)40 Horas semanais 19.222 10.437 1.84
## factor(work_hours)Outro 16.952 10.929 1.55
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 15.657 11.462 1.37
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 24.846 10.021 2.48
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 25.026 11.445 2.19
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 12.356 8.506 1.45
## factor(income)outro 17.171 8.238 2.08
## factor(sindicalizado)Sim 2.403 2.051 1.17
## factor(recursos)nunca 7.628 2.987 2.55
## factor(recursos)sempre -6.512 2.612 -2.49
## factor(interferencia)nunca -5.682 2.494 -2.28
## factor(interferencia)sempre -0.611 2.324 -0.26
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.940
## factor(gender)Feminino 0.397
## factor(age_interval)31-41 anos 0.040 *
## factor(age_interval)42-52 anos 0.012 *
## factor(age_interval)53-63 anos 0.467
## factor(age_interval)64 ou mais 0.196
## factor(education)Mestrado 0.567
## factor(education)Doutorado 0.444
## factor(education)Especialização 0.942
## factor(work_hours)30 Horas semanais 0.163
## factor(work_hours)40 Horas semanais 0.067 .
## factor(work_hours)Outro 0.123
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.174
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.014 *
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.030 *
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 0.148
## factor(income)outro 0.039 *
## factor(sindicalizado)Sim 0.243
## factor(recursos)nunca 0.011 *
## factor(recursos)sempre 0.014 *
## factor(interferencia)nunca 0.024 *
## factor(interferencia)sempre 0.793
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 13 on 181 degrees of freedom
## (49 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.217, Adjusted R-squared: 0.127
## F-statistic: 2.4 on 21 and 181 DF, p-value: 0.00105SaĂșde
##
## Call:
## lm(formula = total_escala_afetos ~ factor(gender) + factor(age_interval) +
## factor(education) + factor(work_hours) + factor(income) +
## factor(sindicalizado) + factor(recursos) + factor(interferencia),
## data = .)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -32.55 -9.90 -0.49 8.41 33.77
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value
## (Intercept) 29.3257 4.0359 7.27
## factor(gender)Feminino -1.3703 2.3571 -0.58
## factor(age_interval)31-41 anos 1.0672 1.6206 0.66
## factor(age_interval)42-52 anos 0.2671 1.8682 0.14
## factor(age_interval)53-63 anos 0.5941 2.2413 0.27
## factor(age_interval)64 ou mais -10.4072 8.1870 -1.27
## factor(education)Mestrado Profissional -5.8006 4.1758 -1.39
## factor(education)Mestrado -1.0486 2.1227 -0.49
## factor(education)Doutorado -7.0803 3.3324 -2.12
## factor(education)Especialização 0.0687 1.7883 0.04
## factor(work_hours)30 Horas semanais 2.2777 2.7227 0.84
## factor(work_hours)40 Horas semanais 3.4756 3.1314 1.11
## factor(work_hours)Outro 1.7241 3.1355 0.55
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 1.8564 2.4954 0.74
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 2.2326 2.5168 0.89
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.9643 2.7209 0.35
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 1.1710 2.6680 0.44
## factor(income)outro 0.8790 2.7631 0.32
## factor(sindicalizado)Sim 0.8354 1.3089 0.64
## factor(recursos)nunca 4.0561 1.7771 2.28
## factor(recursos)sempre -7.0483 1.4792 -4.76
## factor(interferencia)nunca -6.3077 1.5189 -4.15
## factor(interferencia)sempre 9.4427 1.5661 6.03
## Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.4e-12 ***
## factor(gender)Feminino 0.561
## factor(age_interval)31-41 anos 0.511
## factor(age_interval)42-52 anos 0.886
## factor(age_interval)53-63 anos 0.791
## factor(age_interval)64 ou mais 0.204
## factor(education)Mestrado Profissional 0.165
## factor(education)Mestrado 0.622
## factor(education)Doutorado 0.034 *
## factor(education)Especialização 0.969
## factor(work_hours)30 Horas semanais 0.403
## factor(work_hours)40 Horas semanais 0.268
## factor(work_hours)Outro 0.583
## factor(income)de dois a tres salarios minimos 0.457
## factor(income)de tres a quatro salarios minimos 0.375
## factor(income)de quatro a cinco salarios minimos 0.723
## factor(income)de cinco a seis salarios minimos 0.661
## factor(income)outro 0.751
## factor(sindicalizado)Sim 0.524
## factor(recursos)nunca 0.023 *
## factor(recursos)sempre 2.5e-06 ***
## factor(interferencia)nunca 3.8e-05 ***
## factor(interferencia)sempre 3.1e-09 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 14 on 517 degrees of freedom
## (132 observations deleted due to missingness)
## Multiple R-squared: 0.214, Adjusted R-squared: 0.18
## F-statistic: 6.38 on 22 and 517 DF, p-value: <2e-16CompetĂȘncias
Todas as ĂĄreas
SumĂĄrio estatĂstico
##
##
## ANOVA results using total_escala_competencias as the dependent variable
##
##
## Predictor SS df MS F p partial_eta2
## (Intercept) 12686.12 1 12686.12 66.78 .000
## areas 1910.09 3 636.70 3.35 .018 .01
## gender 510.91 1 510.91 2.69 .101 .00
## age_interval 1135.99 4 284.00 1.49 .202 .01
## education 639.86 4 159.97 0.84 .499 .00
## work_hours 746.40 3 248.80 1.31 .270 .00
## income 1163.74 5 232.75 1.23 .295 .01
## sindicalizado 91.41 1 91.41 0.48 .488 .00
## recursos 6199.17 2 3099.59 16.32 .000 .03
## interferencia 12251.70 2 6125.85 32.24 .000 .06
## race 1157.64 2 578.82 3.05 .048 .01
## year_range 826.04 1 826.04 4.35 .037 .00
## religion 192.30 1 192.30 1.01 .315 .00
## Error 201187.61 1059 189.98
## CI_90_partial_eta2
##
## [.00, .02]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.01, .05]
## [.04, .08]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
## [.00, .01]
##
##
## Note: Values in square brackets indicate the bounds of the 90% confidence interval for partial eta-squaredPost hoc
## Tukey multiple comparisons of means
## 95% family-wise confidence level
##
## Fit: aov(formula = total_escala_competencias ~ areas + gender + age_interval + education + work_hours + income + sindicalizado + recursos + interferencia + race + year_range + religion, data = .)
##
## $areas
## diff lwr upr p adj
## previdencia-assistencia 0.27 -3.0 3.554 1.00
## saude-assistencia -2.54 -5.0 -0.073 0.04
## varias-assistencia -0.48 -4.4 3.465 0.99
## saude-previdencia -2.81 -6.1 0.481 0.12
## varias-previdencia -0.75 -5.3 3.755 0.97
## varias-saude 2.06 -1.9 6.015 0.54
##
## $gender
## diff lwr upr p adj
## Feminino-Masculino -1.4 -4.5 1.7 0.37
##
## $age_interval
## diff lwr upr p adj
## 31-41 anos-20-30 anos 2.15 -0.7 5.0 0.24
## 42-52 anos-20-30 anos 1.69 -1.7 5.1 0.67
## 53-63 anos-20-30 anos 2.55 -1.9 7.0 0.52
## 64 ou mais-20-30 anos 5.33 -11.7 22.3 0.91
## 42-52 anos-31-41 anos -0.46 -3.5 2.6 0.99
## 53-63 anos-31-41 anos 0.41 -3.8 4.6 1.00
## 64 ou mais-31-41 anos 3.18 -13.7 20.1 0.99
## 53-63 anos-42-52 anos 0.87 -3.7 5.5 0.99
## 64 ou mais-42-52 anos 3.64 -13.4 20.7 0.98
## 64 ou mais-53-63 anos 2.77 -14.5 20.1 0.99
##
## $education
## diff lwr upr p adj
## Mestrado Profissional-graduacao 4.74 -4.73 14.2 0.65
## Mestrado-graduacao 1.95 -1.67 5.6 0.58
## Doutorado-graduacao 0.63 -5.88 7.1 1.00
## Especialização-graduacao 2.18 -0.73 5.1 0.25
## Mestrado-Mestrado Profissional -2.79 -12.30 6.7 0.93
## Doutorado-Mestrado Profissional -4.10 -15.05 6.8 0.84
## Especialização-Mestrado Profissional -2.56 -11.82 6.7 0.94
## Doutorado-Mestrado -1.31 -7.90 5.3 0.98
## Especialização-Mestrado 0.23 -2.83 3.3 1.00
## Especialização-Doutorado 1.55 -4.68 7.8 0.96
##
## $work_hours
## diff lwr upr p adj
## 30 Horas semanais-20 Horas semanais 3.35 -1.1 7.8 0.22
## 40 Horas semanais-20 Horas semanais 2.05 -2.9 6.9 0.71
## Outro-20 Horas semanais 2.65 -2.9 8.2 0.61
## 40 Horas semanais-30 Horas semanais -1.30 -4.1 1.5 0.62
## Outro-30 Horas semanais -0.69 -4.5 3.1 0.97
## Outro-40 Horas semanais 0.61 -3.7 4.9 0.98
##
## $income
## diff lwr
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.50 -4.1
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos 0.20 -4.5
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos 1.49 -3.7
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos -0.64 -5.5
## outro-ate dois salarios minimos 0.75 -3.8
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -0.30 -4.1
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 0.99 -3.4
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos -1.14 -5.1
## outro-de dois a tres salarios minimos 0.25 -3.4
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 1.29 -3.2
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos -0.84 -4.9
## outro-de tres a quatro salarios minimos 0.55 -3.2
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos -2.13 -6.7
## outro-de quatro a cinco salarios minimos -0.73 -5.1
## outro-de cinco a seis salarios minimos 1.39 -2.5
## upr p adj
## de dois a tres salarios minimos-ate dois salarios minimos 5.1 1.00
## de tres a quatro salarios minimos-ate dois salarios minimos 4.9 1.00
## de quatro a cinco salarios minimos-ate dois salarios minimos 6.6 0.96
## de cinco a seis salarios minimos-ate dois salarios minimos 4.2 1.00
## outro-ate dois salarios minimos 5.3 1.00
## de tres a quatro salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 3.5 1.00
## de quatro a cinco salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 5.3 0.99
## de cinco a seis salarios minimos-de dois a tres salarios minimos 2.8 0.96
## outro-de dois a tres salarios minimos 3.9 1.00
## de quatro a cinco salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 5.7 0.96
## de cinco a seis salarios minimos-de tres a quatro salarios minimos 3.2 0.99
## outro-de tres a quatro salarios minimos 4.3 1.00
## de cinco a seis salarios minimos-de quatro a cinco salarios minimos 2.5 0.77
## outro-de quatro a cinco salarios minimos 3.6 1.00
## outro-de cinco a seis salarios minimos 5.3 0.91
##
## $sindicalizado
## diff lwr upr p adj
## Sim-NĂŁo 0.52 -1.2 2.2 0.54
##
## $recursos
## diff lwr upr p adj
## nunca-as vezes 4.5 1.5 7.6 0
## sempre-as vezes -5.2 -7.6 -2.8 0
## sempre-nunca -9.7 -13.2 -6.3 0
##
## $interferencia
## diff lwr upr p adj
## nunca-as vezes -4.1 -6.6 -1.6 0
## sempre-as vezes 5.4 3.0 7.7 0
## sempre-nunca 9.5 6.6 12.4 0
##
## $race
## diff lwr upr p adj
## pardo-branco -1.7 -4.04 0.66 0.21
## preto-branco 1.2 -1.43 3.84 0.53
## preto-pardo 2.9 -0.12 5.91 0.06
##
## $year_range
## diff lwr upr p adj
## 2017-2020-2014-2016 1.6 -0.079 3.2 0.06
##
## $religion
## diff lwr upr p adj
## sim-nĂŁo -0.99 -3 1 0.33Medidas correlacionais
Para verificar a correlação entre os resultados, técnicas gråficas e testes formais de hipóteses foram computados. Aspectos gråficos. Inicialmente, pela relação bivariada entre os resultados da Escala organização/pessoa e afetos.
Em seguida, pela relação entre a Escala organização pessoa e competĂȘncias.
Finalmente, entre a Escala de afetos e escala de competĂȘncias.
Aspectos tabulares
| rowname | total_org_pessoa | total_escala_competencias | total_escala_afetos |
|---|---|---|---|
| total_org_pessoa | NA | NA | NA |
| total_escala_competencias | -0.44 | NA | NA |
| total_escala_afetos | -0.47 | 0.76 | NA |