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Title: Análise do absenteísmo dos servidores da carreira técnico-administrativa da Universidade Federal Fluminense
Authors: Gaspar, Edma Aparecida Duarte
metadata.dc.contributor.advisor: Franco, Túlio Batista
metadata.dc.contributor.advisorco: Rosa, Maria Luiza Garcia
metadata.dc.contributor.members: Franco, Túlio Batista
Rosa, Maria Luiza Garcia
Pinto, Cynthia Boschi
Mendonça, Paulo Eduardo Xavier de
Issue Date: 2019
Citation: GASPAR, Edma Aparecida Duarte. Análise do absenteísmo dos servidores da carreira técnico-administrativa da Universidade Federal Fluminense
Abstract: A ausência ao trabalho pode produzir impacto na vida do trabalhador e no desempenho da empresa, em âmbito geral, o que motiva olhares de atenção sob o tema. O objetivo deste estudo é analisar o absenteísmo segundo as principais variáveis sociodemográficas e características do trabalho dos servidores da carreira técnico-administrativa da Universidade Federal Fluminense / UFF, ano de 2015, utilizando-se os dados da Superintendência de Tecnologia da Informação / STI da UFF, por meio de estudo transversal, sendo o absenteísmo a variável desfecho, mensurado pela ausência do trabalho por um dia ou mais, pelos motivos acidente de trabalho e licença médica (motivo de saúde). Para verificar a significância dos parâmetros do modelo foi utilizado o teste de Wald. O teste 𝜒2 foi utilizado para aferir a associação entre as variáveis explicativas e o absenteísmo (variável desfecho), com nível de significância de 5%. Após, para as variáveis estatisticamente significativas, ajustou-se pelo modelo de regressão logística binária. O método utilizado foi o stepwise backward. Foram incluídas no modelo as variáveis que apresentaram significância estatística na análise bivariada (p≤0,05) e após interações, foram eliminadas as variáveis com p≥0,05. Por fim, determinou-se as razões de chances (Odds Ratio=OR) e seus respectivos intervalos de confiança de 95%, bem com a probabilidades preditas (p-valor) para o desfecho segundo as variáveis significativas no modelo final. Identificou-se que as variáveis: sexo, idade, estado civil, escolaridade, tempo de trabalho, cargo de chefia e o tipo de ocupação tiveram efeito estatisticamente significativo ao nível de significância de 5%. No refinamento da análise, foi realizado o ajuste do modelo logístico binário com essas variáveis para explicar a chance do indivíduo de se ausentar do trabalho e apenas as variáveis idade e escolaridade não foram estatisticamente significativos ao nível de significância de 5%. Concluiu-se que as pessoas do sexo feminino têm a chance de se ausentar do trabalho de 1,71 vezes maior do que os homens; o estado civil divorciado possui 1,63 vezes maior chance de absenteísmo do que os solteiros; servidores com tempo de trabalho entre 21 e 30 anos têm 1,5 vezes mais chance de episódios de absência do que os indivíduos que possuem menos de 10 anos de serviço; os que possuem cargo de chefia têm chance de ausentar do trabalho 32% menor do que as pessoas que não são chefes; o grupo “enfermagem” que é composto por enfermeiro, técnico de enfermagem e auxiliar de enfermagem possui a chance de absenteísmo de 4,14 vezes maior do que as outras ocupações. Concluiu-se que o absenteísmo é associado a diversas características do servidor e de seu trabalho e a continuidade de estudos pode promover uma maior compreensão deste fenômeno e otimizações no trabalho no âmbito da UFF
metadata.dc.description.abstractother: Absence from work can have an impact on the worker's life and also on the company's overall performance, which motivates attention under the theme. The objective of the study is to analyze absenteeism according to the main sociodemographic variables and characteristics of the work of the servers of the technical-administrative career of the Universidade Federal Fluminense / UFF, year 2015, using data from the Superintendent of Information Technology / STI of UFF , by means of a retrospective study, with absenteeism as the outcome variable, measured by the absence of work for a day or more, for reasons of work accident and medical leave (health reason). To verify the significance of the model parameters, the Wald test was used. The χ ^ 2 test was used to measure the association between the explanatory variables and absenteeism (outcome variable), with a significance level of 5%. Afterwards, for the statistically significant variables, it was adjusted by the binary logistic regression model. The method used was the stepwise backward. The variables that presented statistical significance in the bivariate analysis (p≤0.05) were included in the model and, after interactions, the variables with p≥0.05 were eliminated. Finally, Odds Ratio (OR) and its respective 95% confidence intervals were determined, as well as the predicted probabilities (p-value) for the outcome according to the significant variables in the final model. It was concluded that the variables: sex, age, marital status, schooling, working time, managerial position and type of occupation had a statistically significant effect at a significance level of 5%. In the refinement of the analysis, the adjustment of the binary logistic model with these variables was performed to explain the individual's chance of being absent from work, and only the variables age and schooling were not statistically significant at a significance level of 5%. It was concluded that females have the chance to be absent from work of 1.71 times greater than males; the divorced civil status has 1.63 times greater chance of absenteeism than singles; servers with work time between the ages of 21 and 30 are 1.5 times more likely to experience absences than those with less than 10 years of service; those with leadership positions are 32 percent less likely to be away from work than non-bosses; the "nursing" group that is composed of nurses, nursing technicians and nursing auxiliaries has the chance of absenteeism of 4.14 times higher than other occupations. It was concluded that absenteeism is associated with several characteristics of the server and its work and the continuity of studies can promote a greater understanding of this phenomenon and optimizations in the work within the scope of the UFF.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/11222
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