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Quanto à análise de regressão linear múltipla, vale salientar que foram realizados preliminarmente os testes para verificar os pressupostos de validade da regressão linear múltipla, quais sejam: análise da multicolinearidade, ausência de autocorrelação serial, normalidade dos resíduos e homoscedasticidade. Portanto, verificou-se a validade do modelo, tendo em vista que os pressupostos foram confirmados.

Tabela 12 – Análise de Regressão múltipla – Desempenho RUF – Ensino

DESEMPENHO RUF - Ensino Coeficiente Sig.

Constante -6,6543 0,002* Anos de Vida 0,047 0,000* Orçamento 8,1779 0,000* % de práticas adotadas 0,372 0,000* Estatísticas do modelo Sig: 0,000* R²: 0,683 R² Ajustado: 0,466

*Correlação significante a nível de 1%

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa (2017)

O modelo no qual a variável dependente é o desempenho RUF Ensino, apresentado na Tabela 12, revela que anos de vida, orçamento e práticas adotadas foram variáveis significantes, apresentando um valor p inferior a 0.01.

O teste F confirmou a significância do modelo, tendo em vista, que o valor p é de aproximadamente 0,000. Assim, pode-se dizer que o modelo de regressão é válido. Além disso, a partir do valor do R, pode-se afirmar que o grau de explicação das variáveis independentes na variável dependente foi de 46,60%, no presente modelo, uma vez que o valor do R² ajustado indica que o poder explicativo da regressão linear múltipla, neste modelo. Levando em consideração as variáveis significantes, o modelo de regressão é

apresentado na equação 1.

Desempenho RUF Ensinoi = -6,6543 + 0,047 x Anos de Vidai + 8,1779 x Orçamentoi + 0,372

x % práticas adotadasi (1)

Tabela 13 – Análise de Regressão múltipla – Desempenho RUF Pesquisa

DESEMPENHO RUF - Pesquisa Coeficiente Sig.

Constante 21,486 0,000* Anos de Vida 0,092 0,000* Orçamento 7,256 0,000* % de práticas adotadas 0,007 0,899 Estatísticas do modelo Sig: 0,000* R²: 0,595 R² Ajustado: 0,354

*Correlação significante a nível de 1%

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa (2017)

O modelo, no qual, a variável dependente é o desempenho RUF Pesquisa, dispõe que apenas anos de vida e orçamento foram variáveis significantes, apresentando um valor p inferior a 0.01, deixando práticas adotadas de fora do modelo, uma vez que não apresentou influência significante no desempenho RUF Pesquisa.

Conforme o teste F, há a significância do modelo, tendo em vista que o valor p é de 0,000. Além disso, a partir do valor do R, pode-se afirmar que o grau de explicação das variáveis independentes na variável dependente foi de 35,40%, no presente modelo, uma vez que o valor do R² ajustado indica que o poder explicativo da regressão linear múltipla, neste modelo. Levando em consideração as variáveis significantes, o modelo de regressão é apresentado na equação 2.

Desempenho RUF Pesquisai = 21,486 + 0,092 x Anos de Vidai + 7,256 x Orçamentoi (2)

Tabela 14 – Análise de Regressão múltipla – Desempenho RUF Mercado

DESEMPENHO RUF - Mercado Coeficiente Sig.

Constante -0,102 0,920

Anos de Vida 0,032 0,000*

Orçamento 8,255 0,000*

Estatísticas do modelo

Sig: 0,000*

R²: 0,815

R² Ajustado: 0,665

*Correlação significante a nível de 1%

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa (2017)

O modelo, no qual, a variável dependente é o desempenho RUF Mercado, apresentado na Tabela 13, revela que anos de vida e orçamento foram variáveis significantes, apresentando um valor p inferior a 0.01, enquanto práticas adotadas não apresentou significância estatística, demonstrado não influenciar neste desempenho.

O teste F confirmou a significância do modelo, tendo em vista, que o valor p é de aproximadamente 0,000. Assim, pode-se dizer que o modelo de regressão é válido. Além disso, a partir do valor do R, pode-se afirmar que o grau de explicação das variáveis independentes na variável dependente foi de 66,50%, no presente modelo, uma vez que o valor do R² ajustado indica que o poder explicativo da regressão linear múltipla, neste modelo. Levando em consideração as variáveis significantes, o modelo de regressão é apresentado na equação 3.

Desempenho RUF Mercadoi = 0,032 x Anos de Vidai + 8,255 x Orçamentoi (3)

Tabela 15 – Análise de Regressão múltipla – Desempenho RUF Inovação

DESEMPENHO RUF - Inovação Coeficiente Sig.

Constante -0,391 0,138 Anos de Vida 0,015 0,000* Orçamento 1,242 0,000* % de práticas adotadas 0,026 0,000* Estatísticas do modelo Sig: 0,000* R²: 0,761 R² Ajustado: 0,580

*Correlação significante a nível de 1%

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa (2017)

na Tabela 15, observou-se que as variáveis “anos de vida”, “orçamento” e “práticas adotadas” foram significantes, pois apresentaram valor p inferior a 0.01.

O teste F confirmou a significância do modelo, tendo em vista, que o valor p é de aproximadamente 0,000. Assim, pode-se dizer que o modelo de regressão é válido. Além disso, a partir do valor do R, pode-se afirmar que o grau de explicação das variáveis independentes na variável dependente foi de 46,60%, no presente modelo, uma vez que o valor do R² ajustado indica que o poder explicativo da regressão linear múltipla, neste modelo. Levando em consideração as variáveis significantes, o modelo de regressão é apresentado na equação 4.

Desempenho RUF Inovaçãoi = 0,015 x Anos de Vidai + 1,242 x Orçamentoi + 0,026 x

% práticas adotadasi (4)

Tabela 16 – Análise de Regressão múltipla – Desempenho RUF Internacionalização

DESEMPENHO RUF - Internacionalização Coeficiente Sig.

Constante 2,527 0,000** Anos de Vida 0,004 0,014* Orçamento 7,863 0,000** % de práticas adotadas -0,011 0,127 Estatísticas do modelo Sig: 0,000** R²: 0,478 R² Ajustado: 0,228

**Correlação significante a nível de 1% *Correlação significante a nível de 5%

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa (2017)

Ao considerar a variável dependente o desempenho RUF Internacionalização, apresentado na Tabela 16, verificou-se que as variáveis “anos de vida” e “orçamento” foram significantes, porém, as práticas adotadas não mostraram influência no desempenho RUF - internacionalização.

A partir do teste F confirmou-se a validade e significância do modelo, tendo em vista, que o valor p é de 0,000. Além disso, a partir do valor do R, pode-se afirmar que o grau de explicação das variáveis independentes na variável dependente foi de 22,80%, no presente

modelo, uma vez que o valor do R² ajustado indica que o poder explicativo da regressão linear múltipla do modelo. Levando em consideração as variáveis significantes, o modelo de regressão é apresentado na equação 5.

Desempenho RUF Internacionalizaçãoi = 2,527 + 0,004 x Anos de Vidai + 7,863 x

Orçamentoi (5)

Tabela 17 – Análise de Regressão múltipla – Desempenho RUF Geral

DESEMPENHO RUF - Geral Coeficiente Sig.

Constante 14,60 0,000* Anos de Vida 0,19 0,000* Orçamento 2,57 0,000* % de práticas adotadas 0,49 0,000* Estatísticas do modelo Sig: 0,000* R²: 0,832 R² Ajustado: 0,692

*Correlação significante a nível de 1%

Fonte: Elaboração própria com base nos dados da pesquisa (2017)

Ao considerar o desempenho RUF Geral, com maior abrangência e que leva em consideração todos os outros desempenhos anteriormente apresentados, verificou-se que as variáveis “anos de vida”, “orçamento” e “práticas adotadas” foram significantes, sugerindo que estas variáveis influenciam na formação do desempenho RUF Geral.

A partir do teste F, confirmou-se a validade e significância do modelo, tendo em vista, que o valor p é de 0,000. Além disso, o valor do R² ajustado indica que o poder explicativo da regressão linear múltipla, neste modelo, é de 69,20%.

Levando em consideração as variáveis significantes, o modelo de regressão é apresentado na equação 6.

Desempenho RUF Gerali = 14,60 + 0,19 x Anos de Vidai + 2,57 x Orçamentoi + 0,49 x

práticas adotadasi (6)