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Type: Monografia (especialização)
Title: Análise das solicitações de acompanhamento funcional: um estudo na Universidade Federal de Minas Gerais
Other Titles: Analysis of requests for organizational support: a study at Universidade Federal de Minas Gerais
Authors: Fernanda Maria Franco
First Advisor: Jussiane Nader Gonçalves
First Co-advisor: Uriel Moreira Silva
First Referee: Roberto da Costa Quinino
Abstract: Este estudo aborda a prática do Acompanhamento Funcional (AF) no âmbito do Departamento de Desenvolvimento de Recursos Humanos (DRH) da Universidade de Minas Gerais (UFMG), com foco em sua relação com variáveis sociodemográficas e funcionais dos(as) servidores(as). O AF é uma estratégia multiprofissional adotada principalmente por instituições públicas e planejada para a contribuição e melhoria de questões gerenciais, funcionais e relacionais nos ambientes de trabalho. Além da escassez de literatura científica sobre o assunto, este estudo se justifica pela crescente necessidade de uso de dados como subsídio para a ampliação e o aprimoramento de ações preventivas. O estudo teve por objetivo compreender os fatores que impactam as solicitações de AF na UFMG. Foram utilizados dados secundários de servidores(as) Técnico-Administrativos em Educação (TAE) e do Magistério (MAG) disponibilizados pela Pró-Reitoria de Recursos Humanos da universidade, abrangendo os anos de 2017 a 2023. A análise foi conduzida utilizando Modelos Lineares Generalizados Mistos (GLMM), que são ferramentas flexíveis para incorporar variáveis de efeitos fixos e aleatórios em dados complexos, repetidos, agrupados ou longitudinais, cuja distribuição não é necessariamente Normal. A análise dos resíduos foi feita pelos métodos de Transformação Probabilística Integral (PIT) e envelopamento em gráficos Quantil-Quantil (Q-Q plots), que indicaram a capacidade do modelo de capturar as relações entre as variáveis explicativas e a variável resposta e indicaram boa robustez para discriminação. Os resultados para o grupo TAE indicaram que servidores(as) entre 40 e 49 anos, não casados(as) e com menos de três anos de instituição apresentam mais chances de solicitar AF. Por outro lado, idade acima de 50 anos e níveis mais elevados de escolaridade, como superior ou pós-graduação, foram associados a menores chances de solicitação de AF. Para o grupo MAG, servidores(as) não casados na faixa etária de 40 a 49 anos têm mais chances de solicitar AF, enquanto servidores do sexo masculino têm menos chances. As estimativas dos efeitos aleatórios também indicaram que a lotação em determinadas unidades e o ano impactam significativamente as chances de solicitação de AF por ambos os grupos. A análise da curva ROC também evidenciou boa discriminação dos modelos, sendo que o modelo para o grupo TAE apresentou maior capacidade para identificar corretamente quem solicitou AF (sensibilidade) e o modelo para o grupo MAG demonstrou maior capacidade para identificar corretamente quem não solicitou AF (especificidade).
Abstract: This study examines the practice of Organizational Support (AF, from portuguese Acompanhamento Funcional) at Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), focusing on its relationship with sociodemographic and functional variables of staff members. AF is a multidisciplinary strategy primarily adopted by public institutions planned to contribute to and improve managerial, functional, and relational aspects in workplace environments. In addition to the absence of scientific literature on the subject, this study is justified by the growing need to use data for expanding and enhancing preventive actions. The study aimed to understand the factors influencing the request for AF at UFMG. Secondary data from Technical-Administrative in Education staff (TAE) and Teaching staff (MAG) were used, covering the years from 2017 to 2023. The analysis was conducted using Generalized Linear Mixed Models (GLMM), which are flexible tools for incorporating fixed and random effect variables in complex, repeated, clustered or longitudinal data, where the distribution is not necessarily Normal. Residual analysis was performed using the Probability Integral Transformation (PIT) method and quantile-quantile (Q-Q) plot enveloping, which indicated the model's ability to capture relationships between explanatory variables and the response variable, demonstrating strong robustness for discrimination. Results for the TAE group indicated that staff members aged 40 to 49, who are unmarried, with less than three years at the institution were associated with higher chances of request AF. Conversely, an age above 50 and higher educational levels, such as a university degree or postgraduate studies, were associated with lower chances. For the MAG group, unmarried staff members aged 40 to 49 were associated with higher chances of request AF, while male staff members were associated with lower chances. Estimates of random effects also indicated that work in specific units and the year significantly impacted the chances of requesting AF in both groups. The ROC curve analysis also demonstrated good model discrimination, with the TAE group model showing a greater ability to correctly identify those who requested AF (sensitivity), while the MAG group model demonstrated a greater ability to correctly identify those who did not request AF (specificity).
Subject: Estatística
Análise de regressão
Modelos lineares (Estatística)
Serviço público – Administração de pessoal
Administração de pessoal – Acompanhamento funcional
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/80796
Issue Date: 14-Feb-2025
Appears in Collections:Especialização em Estatística

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