que possuiam em seu dia-dia de trabalho tarefas e objetivos emcomum.9.3. ParticipantesA definicao do tamanho da amostra deste estudo atendeu a regra de thumb (Tabachnick & Fidell, 1996), tendo sido calculada pela formula: N= 50 + 8K (sendo K onumero de variaveis independentes). Assim, este estudo deveria ter, no minimo, 98 sujeitos(N = 50 + 8 x 6 = 98), mas ultrapassou este numero, tendo ficado composta por 148trabalhadores da regiao do Triangulo Mineiro, que estavam trabalhando no momento e quepertenciam a uma equipe de trabalho formada por pelo menos tres sujeitos.Todos os participantes possuem mais de 18 anos e tem, pelo menos, o ensinofundamental concluido. Nao houve restricao quanto ao genero, estado civil ou categoriafuncional. Eram, em sua maioria, do sexo feminino (53,4%), com idade media de 25 anos (DP= 6,46), a maioria (83%) possuia nivel superior incompleto (ver Tabela 02). Havia em media 18 pessoas em cada equipe de trabalho (DP = 19,5). O valor do DP informa que o tamanhodas equipes era muito diversificado, sendo cinco o numero de componentes mais frequentesnos grupos (Moda=5 correspondendo a 16 % das respostas validas) (Tabela 02).Tabela 02: Descricao geral dos participantes Sexo Idade Amostra Equipe de trabalhoM F Media DPPercentual de membroscom nivel superior Media DP Moda148 46,6% 53,4% 25 6,4 83% 17,6 19,5 599A maior parte dos respondentes (44,8%) trabalhava em funcoes administrativasinternas como, por exemplo, auxiliar de escritorio O restante trabalhava em ocupacoes comcaracteristicas operacionais (ex. almoxarife, operador de maquinas), de atendimento (ex.operador telemarketing, secretaria, vendedor), supervisao (supervisor, gerente) e educacionais(professor, treinador), de acordo com a Tabela 03.Tabela 03: Tipos de cargos ocupados pelos participantes. Categoria de ocupacao Frequencia Porcentagem Porcentagem validaOperacional 9 6,1 6,3Administrativo 64 43,2 44,8Atendimento 43 29,1 30,1Supervisao 20 13,5 14,0Educador/treinador 7 4,7 4,9Total 143 96,6 100,09.4. Limpeza do banco de dados.O banco de dados foi examinado quanto a precisao dos registros. Erros foramdetectados em tres questionarios desta amostra, cujos valores maximos ultrapassavam o maiorvalor da escala de respostas. Consulta as respostas originais desses sujeitos permitiramcorrigir os dados.1009.5. Verificacao dos pressupostos da regressao.9.5.1. Honestidade das correlacoes.Correlacoes entre as variaveis foram calculadas para verificacao da inflacao oudeflacao da associacao entre elas. Nenhuma delas esta inflacionada ou deflacionada porquenenhum item dos instrumentos esta alocado em mais de um fator.9.5.2. Valores ausentes.Havia poucos dados ausentes no banco de dados e sua distribuicao era aleatoria;portanto eles nao produziram impacto nos resultados da regressao.9.5.3. Outliers (valores extremos).Escores z foram calculados para todas as variaveis com o objetivo de verificar aexistencia de valores extremos univariados. Como nenhum valor de z foi igual ou maior que3,29 (Tabachinick & Fidell, 2001), pode-se afirmar que nao ha valores extremos univariadosno banco de dados. A distancia Mahalanobis foi calculada para todas as variaveis. Calculo do2 demonstrou nao haver outliers multivariados. 9.5.4. Normalidade.Teste de Kolmogorov-Smirnov de normalidade da distribuicao das variaveis ehistogramas com sobreposicao da curva normal demonstraram a normalidade das101distribuicoes. Alem disso, Tabachnick e Fidell (1996) afirmam que a regressao e uma tecnicarobusta a violacao da maioria dos pressupostos.9.5.5. Singularidade e multicolinearidade entre as VIs.Nao ha singularidade porque nenhum valor de r de Pearson foi superior a