Integração Entre
Desenho de Trabalho e Competências Socioemocionais em Lideranças
Organizacionais Através da Análise Fatorial
Integration
Between Work Design and Socio-emotional Skills in
Organizational Leadership Through Factor Analysis
|
Pamela Adelino Ramos https://orcid.org/0000-0002-2383-5372 |
Doutorado em Engenharia da Produção. Universidade
Federal da Paraíba (UFPB) – Brasil. pamela.adelino@academico.ufpb.br |
|
Maxwell Monteiro Marques https://orcid.org/0000-0002-2383-5372 |
Bacharelado
em Psicologia. Universidade Federal da Paraíba (UFPB) – Brasil.
maxwellmonteques@gmail.com |
RESUMO
Este estudo
investigou como as dimensões do desenho de trabalho se associam às competências
socioemocionais de líderes em organizações brasileiras. Após a triagem, a amostra final contou com 124 colaboradores com
experiência em liderança
com distribuição setorial de 83,87% no setor privado, 15,32% no setor público e 0,81% no terceiro setor. Foram utilizados como instrumentos de coleta de dados o Questionário de Desenho de Trabalho
e a Escala de Competências Socioemocionais. A exploração da estrutura interna
ocorreu por meio de Análise Fatorial Exploratória (AFE), com confirmação
posterior por meio de Análise Fatorial Confirmatória (AFC). A adequação dos
dados foi ratificada pelos valores de KMO (0,77) e pelo teste de esfericidade
de Bartlett (p < 0,001). A análise paralela indicou uma estrutura de oito
fatores que explicaram conjuntamente aproximadamente
53% da variância total dos dados, demonstrando alta precisão interna (α:
0,77–0,93; ω: 0,87–0,96). Após refinamentos estatístico-teóricos,
estabeleceu-se um modelo de equações estruturais de cinco fatores latentes:
Consciência Socioafetiva, Autorregulação Cooperativa, Cognição Operacional,
Autonomia Operacional e Resiliência Emocional. A solução final apresentou
indicadores robustos (CFI=0,88; TLI=0,87; RMSEA=0,075; SRMR=0,08) e
propriedades psicométricas adequadas.
Os resultados indicam que o desenho do trabalho e as competências
socioemocionais constituem uma arquitetura psicossocial integrada, na qual
autonomia e complexidade cognitiva se articulam à regulação emocional e à
resiliência. Evidencia-se que as características do desenho de trabalho em
posições de liderança operam predominantemente em dimensões psicossociais.
Palavras-chave: Desenho de trabalho. Competências socioemocionais.
Liderança. Administração pública e privada.
ABSTRACT
This study investigated how dimensions of work design are associated
with the socioemotional competencies of leaders in Brazilian organizations.
After screening, the final sample consisted of 124 employees with leadership
experience, with a sectoral distribution of 83.87% in the private sector,
15.32% in the public sector, and 0.81% in the third sector. The Work Design
Questionnaire and the Socioemotional Competencies Scale were used as data
collection instruments. The internal structure was explored through Exploratory
Factor Analysis (EFA), with subsequent confirmation via Confirmatory Factor
Analysis (CFA). Data adequacy was supported by the KMO values (0.77) and
Bartlett’s test of sphericity (p < 0.001). Parallel analysis indicated an
eight-factor structure that jointly explained approximately 53% of the total
variance, demonstrating high internal consistency (α: 0.77–0.93; ω:
0.87–0.96). After statistical-theoretical refinements, a structural equation
model with five latent factors was established: Socioaffective Awareness,
Cooperative Self-Regulation, Operational Cognition, Operational Autonomy, and
Emotional Resilience. The final solution presented robust fit indices (CFI =
0.88; TLI = 0.87; RMSEA = 0.075; SRMR = 0.08) and adequate psychometric
properties. The results indicate that work design and socioemotional
competencies constitute an integrated psychosocial architecture, in which
autonomy and cognitive complexity are articulated with emotional regulation and
resilience. It is evident that the characteristics of work design in leadership
positions operate predominantly within psychosocial dimensions.
Keywords:
Work design. Socio-emotional competencies. Leadership. Public and private
management
Recebido em
09/09/2025. Aprovado em 14/01/2026. Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado
conforme normas da APA.
https://doi.org/10.22279/navus.v18.2205
1 INTRODUÇÃO
O estudo realizado por Cai et al. (2024), com 356 profissionais atuantes
em setores como tecnologia da informação, construção civil e manufatura,
investigou de que forma o estilo de liderança servidora, caracterizado pela
priorização das necessidades dos funcionários, pelo apoio ao seu
desenvolvimento e por atitudes éticas, atua como fonte de recursos tanto
pessoais quanto organizacionais. Os resultados sugeriram que líderes que
demonstram comportamento servidor são mais eficazes em fornecer recursos
psicológicos e contextuais necessários para que os colaboradores se mantenham
motivados e comprometidos, mesmo sob as pressões típicas dos ambientes de
projeto. Como consequência, há um aumento significativo no engajamento, o que,
segundo a literatura, está fortemente associado à produtividade, à inovação e à
retenção de talentos. Este estudo destaca o papel estratégico do líder no
desempenho dos colaboradores e da organização. No entanto, o líder também é um
colaborador que precisa exercer competências socioemocionais para enfrentar os
desafios de desenho de trabalho, com o agravante de que faz parte do seu papel
prestar suporte aos demais colaboradores diante desses mesmos desafios.
As constantes mudanças tecnológicas geram necessidades de maior
flexibilidade e adaptabilidade de desenhos de trabalho e no desenvolvimento de competências
psicológicas para lidar com as incertezas e a volatilidade da realidade de
trabalho permeada por tecnologias (Griffin & Grote, 2020). Entretanto, os fatores humanos parecem ser
uma preocupação tangencial na implementação da inovação. Embora os desenhos de
trabalho aumentem significativamente as demandas por trabalhadores altamente
qualificados, os mercados aquecidos tendem a exigir cada vez mais competências
cognitivas e emocionais. Desse modo, negligenciar os aspectos psicológicos dos
colaboradores frente à implementação de novas tecnologias é incoerente ao se
considerar as qualificações psicológicas que as inovações exigirão do capital
humano organizacional (Gagné et al., 2022).
Um estudo meta-analítico de Van Den Broeck et al. (2016), baseado na Teoria da
Autodeterminação, que descreve como a motivação e os resultados no trabalho são
influenciados por competência, autonomia e relacionamentos, revela que
motivação, desempenho, comprometimento organizacional e bem-estar dos
colaboradores estão intimamente relacionados às necessidades e condições
psicológicas de se sentirem eficazes, produtivos e protagonistas do seu
ambiente, de se perceberem como autônomos em seu comportamento de trabalho e de
reconhecerem suas relações interpessoais como significativas. Dessa forma, a
adaptação às mudanças tecnológicas e a proatividade para produzir e se
desenvolver frente às inovações dependem de desenho de trabalho favorável e
competências psicológicas que tornem possível aos colaboradores regularem seus
comportamentos em respostas a cenários organizacionais de mercados mais
ambíguos e imprevisíveis (Gagné et al., 2021).
Sob a perspectiva das possíveis influências que os aspectos
cognitivo-emocionais exercem sobre a percepção do desenho de trabalho no qual o
indivíduo está inserido, um estudo de Ornaghi et al.
(2023), realizado com professores em exercício, revelou que quanto maior o
nível de competências socioemocionais, maior o engajamento no trabalho e menor
ocorrência de burnout e estresse. Além disso, quanto maiores os níveis de
estresse percebido, menores são as capacidades de reconhecer e regular as
emoções, o que compromete o desempenho no trabalho. Os resultados do estudo
destacam as competências emocionais e o bem-estar como elementos necessários
para compreender o desempenho profissional em relação ao seu desenho de
trabalho.
À luz do exposto, o presente estudo teve como problemática o
questionamento das possíveis associações entre as dimensões de desenho de
trabalho e as competências socioemocionais de líderes em contextos
organizacionais. Para responder a essa problemática, o objetivo geral da
pesquisa foi verificar as possíveis inter-relações entre as variáveis das
dimensões de desenho de trabalho e as competências socioemocionais. Como
objetivo específico, buscou-se construir novos fatores a partir da análise
fatorial.
Fatores psicossociais, como percepções subjetivas do trabalho,
competências socioemocionais e práticas de liderança, assumem valor estratégico
para a compreensão das organizações como microcosmos sociais nos quais
indivíduos interagem entre si e com tecnologias para alcançar objetivos. Embora
a literatura reconheça a relevância desses fatores para o desempenho e o
bem-estar, ainda predominam abordagens que os tratam de forma fragmentada, seja
privilegiando características estruturais do desenho de trabalho, seja
focalizando competências socioemocionais de maneira descontextualizada,
especialmente no que se refere à experiência concreta da liderança (Grant &
Parker, 2009; Macêdo, 2019; Griffin & Grote, 2020; Pereira et al., 2020). São escassos os estudos
empíricos que investigam, de modo integrado e com base em modelos psicométricos
robustos, o que fundamenta, na interseção entre o desenho de trabalho e as
competências socioemocionais, um perfil cognitivo, emocional, comportamental e
relacional de colaboradores em posição de liderança (Mulyana
et al., 2022; Santos et al., 2024).
Diante dessas lacunas, esta pesquisa se justifica por meio de
contribuições científicas e práticas sobre a integração entre o desenho de
trabalho e as competências socioemocionais, frente ao papel de liderança. Desse
modo, o estudo tem potencial para fomentar o desenvolvimento teórico da
psicologia do trabalho e subsidiar práticas de gestão alinhadas à experiência
do líder no contexto contemporâneo.
O presente artigo está organizado nas seguintes seções: na primeira,
apresenta-se a introdução, na qual são expostos a problemática de pesquisa, os
objetivos gerais e específicos e a relevância da temática. Na segunda seção,
apresentam-se estudos e contextualizações teóricas sobre o design do trabalho
frente à realidade tecnológica contemporânea, bem como a conceituação das cinco
competências socioemocionais. Na terceira seção, apresentam-se os elementos
metodológicos do estudo, incluindo a caracterização da população, os
instrumentos de coleta de dados da amostra, os procedimentos estatísticos
utilizados para análise dos dados e a descrição da abordagem
teórico-qualitativa dos resultados. Na quarta seção, apresentam-se os
resultados quantitativos por meio de textos, tabelas e gráficos, os quais são
discutidos à luz do referencial teórico apresentado na segunda seção, com
vistas à sua interpretação em contextos teóricos e práticos. Por fim, a última
seção apresenta as considerações finais, incluindo reflexões sobre o estudo,
bem como os desafios e limites identificados.
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Nesta seção, apresentam-se os conceitos
sobre desenho de trabalho e argumentos em favor de sua relevância, bem como as quatro
dimensões que o compõem. Na sequência, exploram-se as peculiaridades do papel da
liderança nas dinâmicas de trabalho. Por fim, apresentam-se
as discussões conceituais a respeito das competências socioemocionais, com foco
nas cinco competências socioemocionais, validadas por Macêdo e Silva (2020),
bem como nas suas definições.
2.1 Desenho de Trabalho
O desenho de trabalho descreve como as atividades, tarefas, recursos,
responsabilidades e relacionamentos são organizados de modo a permitir a atividade
produtiva do colaborador (Grant & Parker, 2009). Nesse sentido, refere-se à
forma como o trabalho é estruturado em relação à variedade, complexidade,
feedback das tarefas e autonomia envolvida na sua execução; ao processamento de
informações, ao nível de dificuldade de resolução de problemas e ao conhecimento
especializado exigido; ao relacionamento interpessoal, à interdependência com
atividades de colegas de trabalho e apoio social para realização de suas
tarefas; e às condições ergonômicas, exigências físicas e uso de equipamentos
envolvidos no exercício do trabalho (Morgeson & Humphrey, 2006). Um estudo de Francisco e Peixoto (2019)
validou como um instrumento de coleta de dados, o Questionário de Desenho de
Trabalho (QTD) o qual organiza o desenho de trabalho em quatro dimensões:
características da tarefa, do conhecimento, sociais e do contexto de trabalho.
Na Tabela 1 apresenta-se a descrição das quatro dimensões do desenho de
trabalho:
Tabela
1
As quatro
dimensões do desenho de trabalho
|
Autores |
Dimensões do Desenho de Trabalho |
|
Morgeson e Humphrey, 2006; Francisco e
Peixoto, 2019. |
Características da
tarefa é a dimensão que corresponde às especificidades da tarefa e como o
trabalho é desenvolvido, o que envolve a autonomia – nível de liberdade de
independência para realização das atividades – variedade da tarefa –
diversidades de tarefas desempenhada no trabalho – significância da tarefa –
o grau de impacto que as tarefas realizadas têm sobre correspondem e o
trabalho dos colegas ou da equipe – e feedback da tarefa – o
resultado das tarefas que demonstra a importância e qualidade de sua
execução. |
|
Características do
conhecimento é a dimensão que corresponde ao nível de exigência informacional
e de conhecimento do trabalho, o que envolve a complexidade da função – o
desafio e nível de dificuldade que as tarefas de trabalho representam –
processamento de informações – a quantidade de dados e informações que
precisam ser processados para realização adequada do trabalho – resolução de
problemas – autenticidade de ideias e esforço cognitivo necessário para
execução de atividades mais complexa – variedade de habilidade – diversidade
de habilidades e competências necessárias para o exercício do trabalho – e
especialização – nível de conhecimento e profundidade exigida para realização
das tarefas. |
|
|
Características sociais
é a dimensão que corresponde ao ambiente social e relações interpessoais na
qual o trabalho é desenvolvido, o que envolve o apoio social – nível em que o
colaborador receber suporte de outras pessoas – interdependências – diz sobre
a dependências que as tarefas de terceiro dependem da realização do trabalho,
o nível que o trabalho depende das tarefas realizadas por terceiro –
interação externa – nível de necessidade de interação com indivíduos fora da
organização para realização do trabalho – e feedback de colegas e
líderes – grau em que os colegas e gestores fornecem feedback ao trabalho desenvolvido pelo colaborador. |
|
|
Características do
contexto de trabalho é a dimensão que corresponde aos elementos físicos
ambientais e equipamentos disponíveis para o exercido do trabalho, o que
envolve ergonomia – as condições que o trabalho fornece para movimentos
motores, posturas apropriadas e saudáveis – exigências físicas – nível de
esforço físico para realização das tarefas – condições de trabalho – descreve
as condições de limpeza, iluminação ruído, temperatura, periculosidade e
insalubridade de trabalho – uso de equipamento – descreve os equipamentos e
tecnologias e suas especificidades e complexidade de uso para o exercício do
trabalho. |
Nota. Síntese conceitual adaptada de Morgeson e Humphrey (2006) e do
uso do Questionário de Desenho de Trabalho por Francisco e Peixoto (2019).
Descrições parafraseadas; não há reprodução literal de trechos.
Um estudo realizado com 344
empreendedores sociais na África do Sul e analisado por meio de modelagem de
equações estruturais revelou que características do desenho do trabalho,
especialmente significância da tarefa, feedback e autonomia, exercem impactos positivos
e estatisticamente significativos na satisfação do colaborador e no bem-estar
psicológico geral.
Modelos explicativos indicam que essas
variáveis de desenho do trabalho explicam até 84% da variância na satisfação no
trabalho da amostra. Diante disso, os autores concluíram que o desenho do
trabalho atua como um recurso psicológico fundamental para a manutenção do
funcionamento saudável em ambientes de elevada complexidade e escassez de
recursos. No entanto, tais efeitos variaram segundo a tipologia organizacional,
com ou sem fins lucrativos, indicando heterogeneidade nos mecanismos
subjacentes ao impacto do desenho do trabalho (Kruse
et al., 2023). De forma complementar, a revisão narrativa e meta-analítica que
analisou estudos de múltiplos países e utilizou abordagens configuracionais
(QCA), evidenciou que características clássicas do desenho do trabalho, como
autonomia, variedade de habilidades, feedback e significância da tarefa, mantêm
relações positivas com satisfação e desempenho, porém com magnitudes distintas
a depender das configurações culturais. Os autores concluem que modelos
universais simples são insuficientes para explicar a efetividade do desenho do
trabalho, defendendo uma perspectiva de universalidade complexa, na qual
valores culturais e contextuais modulam a intensidade dos efeitos observados
(Carter et al., 2023).
Um estudo multinível sobre desenho do
trabalho, realizado com duas amostras independentes, a primeira com 874
colaboradores em 49 organizações e a segunda com 479 colaboradores e 171
gestores em 40 organizações, demonstrou que o ajuste estratégico-estrutural não
exerce influência direta sobre o desempenho individual. Evidenciou-se, contudo,
um efeito indireto mediado pelo alinhamento entre demandas cognitivas e
recursos de trabalho. Nesse sentido, os resultados indicaram que contextos
organizacionais caracterizados por elevada ambidestria estratégica e integração
interfuncional fomentam perfis de trabalho ativos, definidos pela coexistência
de altas demandas e recursos adequados, os quais demonstram performance
superior quando comparados a trabalhos passivos ou de alta tensão (Hernaus et al., 2026). Em outro estudo, com foco no nível
psicossocial, realizado com 496 trabalhadores espanhóis, identificou-se que o
suporte social no trabalho se associou positivamente à satisfação profissional
e negativamente à exaustão emocional, sendo tais relações parcialmente mediadas
por experiências de recuperação no próprio contexto de trabalho, especialmente
relaxamento e desligamento psicológico. Diante disso, os autores concluíram que
recursos sociais e experiências de recuperação atuam como mecanismos essenciais
para mitigar os impactos das demandas do trabalho. Isso corrobora a ideia de
que um desenho de trabalho estratégico não se limita às tarefas, mas também
incorpora o desenvolvimento de contextos organizacionais e relacionais voltados
à sustentabilidade do desempenho e da saúde ocupacional (Garmendia et al.,
2023).
Segundo Hackman e Oldham (1975), a
definição das características de desenho de trabalho está associada a um
planejamento adequado às necessidades das atividades laborativas. Ao estimular
a significância e conhecimento dos resultados do trabalho, além de proporcionar
senso de responsabilidade com os resultados produtivos, a organização fortalece
psicologicamente seus recursos humanos de modo a impulsionar motivação e
engajamento nas atividades de trabalho. Um estudo realizado com jovens
trabalhadores chineses revelou que o bem-estar dos colaboradores atua como
mediador das características do desenho de trabalho, retenção e relações de
trabalho, em que a autonomia, variedade de habilidades, importância da tarefa e
feedback se relacionam positivamente com a intenção de retenção por meio do bem-estar,
cuja única exceção é a identidade de tarefas, que não exerce efeito sobre esses
aspectos. Além disso, o bem-estar dos trabalhadores se apresenta como um acurado
preditor de intenção de permanência entre jovens funcionários. Desse modo, em
um cenário de incertezas no local de trabalho, com altas taxas de rotatividade,
as intervenções para melhorias na autonomia, feedback e demais características
tornam-se imprescindíveis para a retenção de jovens trabalhadores e a promoção
de boas relações de trabalho (Chen et al., 2023).
2.2 Liderança na
Organização
Condições como a segurança física e a saúde, além do reconhecimento
profissional, podem elevar significativamente a motivação e o desempenho.
Contudo, segundo Zainudin et al. (2021), a liderança
é o processo de direcionar e influenciar as atividades relacionadas às tarefas
dos membros do grupo e, portanto, traz elementos díspares para pensar o desenho
de trabalho de um líder. Alhempi et al. (2024)
investigaram, a partir de uma amostragem de 90 colaboradores do setor de
produção, como a liderança e a disciplina no trabalho influenciam o desempenho
dos funcionários, considerando a motivação no trabalho como variável mediadora.
O estudo revelou que a motivação no trabalho atua como variável mediadora entre
liderança, disciplina e desempenho, sendo que 95,1% da variância do desempenho
dos funcionários foi explicada por esses fatores. Neste contexto, o resultado
organizacional advindo da relação entre motivação e desempenho dos
colaboradores é influenciado pelo exercício do papel de liderança. Segundo Bogler (2001), existem três papéis de liderança: o papel
humano, o papel da informação e o papel de tomador de decisões. Neste sentido,
o líder exerce uma posição de condutor da equipe nas inter-relações
intragrupal, nas relações com stakeholders externos e no planejamento do
futuro. O líder influencia o comportamento dos subordinados para que estejam
dispostos a trabalhar em conjunto e de forma produtiva para alcançar os
objetivos organizacionais (Hapsari et al., 2021; Mulyana et al., 2022). Contudo, várias características
gerais afetam o sucesso da liderança, tais como ter a capacidade de formular
uma visão e missão de forma eficaz, demonstrar atitudes e ações produtivas, ser
capaz de unir todo o potencial dos colaboradores, unir as diferenças existentes
no ambiente de trabalho, incentivar os colaboradores a continuar desenvolvendo
suas capacidades individuais, equilibrar pensamentos e sentimentos diante de
problemas no trabalho e ser capaz de compreender os sentimentos e problemas dos
subordinados (Bogler, 2001). Na Tabela 2 a seguir,
pode-se observar uma descrição dos três papéis de um líder:
Tabela
2
Os três papéis de
um líder
|
Autores |
Papéis de um Líder |
|
Bogler, 2001. |
O papel humano envolve
a interação interpessoal entre o líder e os membros da equipe. O líder atua
como motivador, orientador e mentor, promovendo um ambiente de apoio e
colaboração. A ideia é facilitar o crescimento individual e o desenvolvimento
de relações positivas dentro da organização. |
|
O papel de informação
funciona como um canal de comunicação; recebendo, processando e disseminando
informações essenciais para a operação da organização. Esse papel é crucial
para garantir que todos os membros da equipe estejam bem-informados,
alinhados e capacitados para tomar decisões. |
|
|
O papel de tomador de
decisões corresponde à capacidade do líder de tomar decisões estratégicas,
baseadas em análises, dados e julgamentos éticos. Isso inclui lidar com
problemas, alocar recursos e definir prioridades. |
Nota. Descrição adaptada de Bogler (2001), papel humano, papel de informação e papel de
tomador de decisões. Conteúdo parafraseado.
2.3 Competências Socioemocionais
Diante de todos os desafios de desenho de trabalho decorrentes da
realidade contemporânea altamente tecnológica, os colaboradores precisam demonstrar
alta resiliência e capacidade de gestão das próprias emoções para lidar com as
pressões psicológicas de uma dinâmica de trabalho marcada por incertezas. Um
estudo de Mulyana et al. (2022) que analisou o
impacto da liderança situacional na gestão de empresas em cenários de
incerteza, observou que líderes com capacidade de reconhecer, compreender e
gerenciar suas próprias emoções eram capazes de perceber e influenciar as
emoções de seus subordinados. Verificou-se que os líderes mais empáticos eram
mais efetivos em interações e comunicação participativa, além de compreenderem
melhor as dificuldades, medos e inseguranças enfrentadas pelos seus
colaboradores. Nesse sentido, lideres com maiores competências socioemocionais
ajudaram seus subordinados a encontrarem realização e motivação, mesmo em
contextos de instabilidade, além de incentivar seus colaboradores a
contribuírem com ideias e soluções criativas. Desse modo, líderes social e
emocionalmente competentes foram fundamentais para a adaptação das organizações
a mudanças culturais e econômicas, para a tomada de decisões difíceis e
impopulares e para a mitigação dos efeitos negativos dessas decisões. Com isso,
esses líderes foram fundamentais para que as empresas sobrevivessem ao cenário
de incertezas e mudanças tecnológicas no trabalho durante o período pandêmico (Mulyana et al., 2022).
No contexto de incertezas do período pandêmico, Ramos et al. (2022) demonstram,
por meio de análise fatorial e modelagem de equações estruturais, que a
capacidade para o trabalho se organiza em dois eixos que dialogam diretamente
com o desenho do trabalho e com recursos socioemocionais: a) desenvolvimento
pessoal, qualificação contínua, trabalho em equipe; e b) alinhamento ao
trabalho, vocação e satisfação. A estrutura bifatorial apresentou adequação
amostral robusta, KMO = 0,85, e variância explicada em torno de 72,5%,
sustentando a centralidade de aprender continuamente e atuar em atividades
percebidas como significativas para manter engajamento e regulação afetiva em
ambientes incertos. Esses achados convergem com dimensões clássicas do desenho
do trabalho, autonomia, variedade de habilidades e feedback, bem como competências
socioemocionais, autorregulação, consciência social, cooperação, indicando que
intervenções de redesenho de cargos articuladas a programas de desenvolvimento
socioemocional tendem a fortalecer simultaneamente bem-estar e desempenho.
No contexto da investigação educacional, uma revisão sistemática
abrangendo 7.557 artigos indexados na Web of
Science, corroborada pela análise documental de organismos multilaterais,
Fórum Econômico Mundial, OCDE e BID, evidenciou que mais de 50% das
competências demandadas pelo mercado de trabalho contemporâneo são de natureza
socioemocional. Nesse sentido, o estudo indicou uma preponderância dessas
habilidades funcionais e comportamentais sobre as competências técnicas e
cognitivas básicas, reposicionando as competências comportamentais como
diferencial estratégico na empregabilidade. Embora haja uma alta valorização
das competências socioemocionais e cognitivas de alto nível, exemplificadas
pelo pensamento crítico, resolução de problemas complexos, autorregulação
emocional e trabalho em equipe, para o contexto de trabalho futuro, constata-se
uma baixa integração curricular estruturada dessas habilidades no ensino
superior, o que evidencia uma descontinuidade entre a formação acadêmica e as
demandas do mercado (Lizarazo et al., 2023). De forma
convergente, um estudo qualitativo conduzido a partir de 14 entrevistas
semiestruturadas com participantes de cinco equipes em um hackathon
de inovação aberta demonstrou que o alto desempenho em contextos de alta
complexidade, restrição de tempo e incerteza depende da mobilização integrada
de competências adaptativas. Estas incluem adaptabilidade socioemocional,
capacidade de autoaprendizagem, resolução de problemas e liderança situacional,
sustentadas por uma base sólida de conhecimento teórico-prático. Dessa forma,
as competências emergem e se consolidam na ação coletiva, sendo continuamente
ajustadas às demandas do contexto, o que amplia a capacidade adaptativa
individual e da equipe. (Dias Júnior & Silva, 2022).
Em um estudo quantitativo realizado com 872 professores da educação básica
durante a pandemia de COVID-19, identificou-se a predominância dos valores
humanos de autotranscendência e conservação,
associados a comportamentos de cooperação, empatia e responsabilidade coletiva,
os quais se relacionaram positivamente à dimensão de consciência social das
competências socioemocionais. Os resultados indicaram que tais valores
funcionaram como guias reguladores do comportamento docente diante de ameaças à
saúde emocional, favorecendo respostas adaptativas e solidárias (Lapa Junior et
al., 2025). De modo complementar, a avaliação de um programa de educação
emocional baseado em mindfulness com estudantes
de graduação e pós-graduação observou reduções estatisticamente significativas
nos níveis de ansiedade, depressão e estresse após oito semanas de intervenção,
além de aumentos consistentes nas cinco competências socioemocionais avaliadas,
com destaque para consciência emocional, regulação emocional e autocontrole
(Silva, 2023).
Apesar da importância e do impacto que
possuem sobre o comportamento de trabalho e o resultado organizacional, as
competências socioemocionais ainda constituem um conceito em construção que
envolve tentativas de descrever uma interação orgânica e integração adaptativa
entre cognição, emoções e comportamentos em contextos ambientais diversos
(Macêdo, 2019). Apesar de ainda ser um conceito em evolução, Macêdo e Silva
(2020) conduziram um estudo que construiu e validou uma escala de mensuração das
competências socioemocionais, considerando as particularidades culturais do
Brasil, e estabeleceram cinco dimensões socioemocionais – consciência
emocional, regulação emocional, consciência social, autocontrole emocional e
criatividade emocional – com as quais é possível pensar o comportamento e o
desempenho dos colaboradores diante dos desafios do desenho de trabalho. Na
Tabela 3 apresenta-se a descrição das cinco competências socioemocionais.
Tabela
3
As cinco
competências socioemocionais
|
Autores |
Competências Socioemocionais |
|
Rego, 2005; Santana-Martins et al., 2022. |
Consciência emocional
diz respeito à capacidade do indivíduo de compreender as próprias emoções e
as experiências que as provocaram, além de identificar e compreender as
emoções das outras pessoas com quem está envolvido e adaptar seu
relacionamento interpessoal às emoções percebidas. As críticas podem ser
interpretadas de inúmeras formas, no entanto indivíduos com altos níveis de
consciência social tendem a usar as críticas em benefício próprio de modo a
corrigir seus erros. |
|
Regulação emocional diz
respeito à capacidade cognitiva do indivíduo de alterar a ocorrência,
intensidade, duração ou expressão das suas respostas emocionais, de modo a
manipular e corrigir suas emoções para adequá-las às situações que estão
sendo experienciadas. Neste sentido, regulação emocional implica em flexibilizar suas respostas emocionais a fim de manter um
resultado satisfatório a médio e longo prazo. |
|
|
Macêdo, 2019. |
Consciência social diz
respeito à capacidade do indivíduo de compreender como suas ações afetam os
outros, o papel que desempenha e de seus colegas no contexto das atividades
em grupo, além de contribuir para o melhor desempenho do trabalho em equipe.
A consciência social implica na responsabilidade social de assumir compromisso
com os seus colegas e comportamentos que beneficiem a equipe, além de um
esforço proativo para um bom relacionamento interpessoal. |
|
Rego, 2005;
Santana-Martins et al., 2022. |
Autocontrole emocional
diz respeito à capacidade de um indivíduo controlar suas emoções em situações
adversas de alto impacto psicológico, o que implica no reconhecimento da
situação em que está envolvido de modo a suprimir respostas inadequadas a
contextos desafiadores. O autocontrole implica numa maior tolerância social
quando os comportamentos de seus colegas divergem dos seus, desse modo,
evitando a intensificação de situações estressantes. |
|
Alzoubi et al., 2021; Utami, 2024. |
Criatividade emocional
diz respeito a um traço de personalidade ou capacidade cognitiva do indivíduo
usar suas emoções e expressões emocionais ao seu favor, de modo a conquistar
simpatia, gerir divergências e solucionar conflitos, além de gerar
oportunidade para experimentação de emoções positivas. Criatividade emocional
implica na capacidade de impulsionar e gerenciar convergências de emoções em
busca de um consenso ou bem coletivo, além do uso das emoções para produção
de novas ideias e motivações autênticas. |
Nota. Descrições adaptadas de Rego, 2005; Santana-Martins et
al., 2022; Gross e Thompson, 2007; Aguirre et al., 2024; Alzoubi
et al. 2021; Utami, 2024; Macêdo, 2019.
No contexto das competências
socioemocionais no trabalho, um estudo de caso de Santos et al. (2024),
realizado com 16 enfermeiros atuantes na liderança de unidades e serviços de um
hospital, utilizou a escala de competências socioemocionais (ECS), de Macêdo e
Silva (2020), para averiguar como enfermeiros-líderes enfrentaram o clima
emocional de incertezas imposto pela pandemia de COVID-19. Os resultados do
estudo mostraram como os enfermeiros mobilizaram as competências
socioemocionais para lidar com medo, desamparo, resistência e adoecimento
psicológico. Observou-se que a capacidade de tomar consciência de suas próprias
emoções se relacionam com a capacidade empática para acolher os sentimentos de
medo e desespero das equipes, sendo essencial para compreender as fragilidades
emocionais dos profissionais e criar um ambiente de suporte. Além disso, o autocontrole
ao gerenciar suas emoções e respeitar as limitações impostas pelo esgotamento
físico e psicológico diante de adversidades, foi crucial para manter a coesão
da equipe e evitar conflitos exacerbados. A liderança foi reconhecida como um
elemento essencial para o bem-estar pessoal e social, contribuindo para a
resiliência da equipe na medida em que estes líderes fomentam parcerias e redes
de apoio que facilitam o enfrentamento coletivo das adversidades. Por fim, a
criatividade foi mobilizada para solucionar problemas relacionados à falta de
recursos, como EPIs, e para implementar novos protocolos e fluxos de trabalho.
Sob essa perspectiva, este tipo de estudo aponta para a relevância das
competências socioemocionais na gestão de crises, com destaque para a
necessidade de desenvolver lideranças compassivas e emocionalmente inteligentes
(Santos et al., 2024).
3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS
A presente pesquisa adotou uma
abordagem descritiva. O estudo foi delineado em etapas, cada
uma voltada à obtenção das informações necessárias. Dessa forma, os
procedimentos metodológicos foram estruturados de maneira sistematizada. Inicialmente,
descrevem-se a população do estudo, o tipo de amostragem e os critérios de
exclusão. Em seguida, apresentam-se os instrumentos de coleta de dados e os
procedimentos éticos adotados. Por fim,
apresentam-se os procedimentos estatísticos utilizados na análise dos dados,
com vistas à obtenção das informações apresentadas nos resultados.
3.1 Caracterização da Amostra
Participam do estudo indivíduos
brasileiros, voluntários, com idade igual ou superior a 18 anos, que estejam,
no período da coleta de dados, em exercício de atividade laboral em
organizações públicas, privadas ou do terceiro setor. A amostra caracteriza-se como
não probabilística, composta por indivíduos voluntários que se dispuseram a
responder à pesquisa após convite dos pesquisadores por meio de mídias
digitais. Embora a amostragem probabilística seja mais eficaz na redução de
vieses e incertezas, os custos financeiros, materiais e humanos associados não
são compatíveis com os recursos disponíveis para esta pesquisa. Dessa forma, a
amostragem não probabilística apresenta-se como uma alternativa viável do ponto
de vista prático e econômico.
3.2 Instrumentos de Coleta de Dados
Como instrumentos de coleta de dados, utiliza-se um formulário on-line
elaborado no Google Forms, com apresentação prévia do
Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), seguido de três
questionários de múltipla escolha. Inicialmente, aplica-se um questionário
sociodemográfico destinado à coleta de informações sobre sexo, idade, estado
civil, número de pessoas no domicílio, número de filhos, escolaridade, situação
econômica, renda familiar, profissão e ocupação.
Utiliza-se o Questionário de Desenho do Trabalho (QDT), proposto por Morgeson e Humphrey (2006),
adaptado e validado para o contexto angolano por Francisco e Peixoto (2019) e
aplicado no contexto brasileiro por Ramos et al. (2024). O instrumento tem como
objetivo avaliar as características do design do trabalho percebidas pelos
colaboradores. É composto por 42 itens de autopreenchimento, apresentados na
forma de afirmações, nas quais o participante indica seu nível de concordância
em uma escala de Likert de cinco pontos: 1) discordo
totalmente, 2) discordo na maior parte, 3) não concordo nem discordo, 4)
concordo na maior parte e 5) concordo totalmente.
Utiliza-se também a Escala de
Competências Socioemocionais (ECS), construída e validada por Macêdo e Silva
(2019), que tem como finalidade avaliar a autopercepção dos colaboradores
quanto às suas competências socioemocionais. A escala é composta por 25 itens
que abordam atitudes, sentimentos e comportamentos. De modo semelhante ao QDT,
a ECS utiliza uma escala Likert de cinco pontos,
variando de “discordo totalmente” a “concordo totalmente”, permitindo analisar
as variáveis relacionadas às dimensões das competências socioemocionais.
3.3 Procedimentos de Coleta de Dados e
Cuidados Éticos
A coleta de dados segue o seguinte fluxo:
inicialmente, os voluntários são convidados individualmente por meio de mídias
digitais; em seguida, acessam o Google Forms, realizam
a leitura e a aceitação do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE),
preenchem o questionário demográfico e, por fim, respondem ao Questionário de
Desenho de Trabalho (QDT) e, na sequência, à Escala de Competências
Socioemocionais (ECS). Quanto aos cuidados éticos, a participação é voluntária,
com possibilidade de desistência a qualquer momento, sem prejuízo aos participantes.
A participação está condicionada a aceitação do TCLE, com garantindo-se a confidencialidade
e anonimização dos dados, bem como seu armazenamento seguro. Adicionalmente,
excluem-se participantes com idade inferior a 18 anos.
3.4 Procedimentos de Análise de Dados
Os dados foram extraídos da plataforma Google Forms
em formato compatível com planilhas eletrônicas (Excel). Realizou-se uma
triagem criteriosa dos respondentes, sendo excluídos aqueles que não aceitaram
o Termo de Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), os participantes com
respostas incompletas nas variáveis de interesse do estudo e os indivíduos que
não ocupavam, ou nunca haviam ocupado, posição de liderança no contexto de
trabalho. Após esse processo de depuração, realizou-se a análise descritiva das
características sociodemográficas e organizacionais da amostra.
O processamento estatístico foi executado no ambiente R, por meio do Jupyter Notebook, com utilização dos pacotes psych (Revelle,
2023), lavaan (Rosseel,
2012) e semTools (Jorgensen et al., 2022). A estrutura latente foi
investigada por meio de uma abordagem bifásica, compreendendo a Análise
Fatorial Exploratória (AFE) e a Análise Fatorial Confirmatória (AFC) (Brown,
2015; Hair et al., 2009).
A adequação dos dados para a análise fatorial exploratória foi verificada
pelo índice Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), adotando-se o
limiar de 0,60 para variância comum aceitável (Kaiser, 1974; Hair et al., 2009). Simultaneamente, o teste de
esfericidade de Bartlett foi empregado para rejeitar a hipótese de matriz
identidade, validando a intercorrelação entre os itens (Bartlett, 1950).
Adicionalmente, verificou-se a adequação amostral individual por meio do Measure of Sampling Adequacy (MSA),
aceitando critério valores mínimos de 0,50 (Hair et
al., 2009).
A definição da estrutura fatorial baseou-se em uma abordagem
multidimensional, mitigando vieses de indicadores singulares. Adotou-se a
convergência de três critérios: a inspeção visual dos autovalores e do scree plot (Cattell, 1966, a Análise Paralela, critério robusto de
simulação para determinação dimensional (Horn, 1965; Hayton
et. al, 2004) e o critério Very Simple Structure (VSS),
para otimizar o equilíbrio entre complexidade e ajuste do modelo (Revelle & Rocklin, 1979). A
consistência entre esses métodos legitimou a retenção de uma estrutura composta
por oito fatores.
A AFE foi conduzida sob o método Maximum Likelihood (ML) (Jöreskog,
1967),
permitindo a estimação de índices globais de ajuste e a testagem estatística da
adequação do modelo fatorial (Fabrigar et al., 1999).
Considerando a correlação entre os fatores latentes, aplicou-se a rotação
oblíqua do tipo Promax (Costello
& Osborne, 2005). A retenção dos itens baseou-se em cargas fatoriais
absolutas de 0,50 ou superior, critério que assegura a validade convergente da
estrutura (Hair et al., 2009). As comunalidades
pós-extração (h²) foram analisadas para avaliar a variância compartilhada.
Com base na estrutura obtida na AFE, realizou-se a Análise Fatorial
Confirmatória (AFC), com o objetivo de testar empiricamente a adequação da estrutura
fatorial identificada, conforme preconiza a abordagem de modelagem por equações
estruturais (Brown, 2015; Kline, 2016). Inicialmente, foi especificado um
modelo confirmatório com oito fatores; entretanto, problemas de identificação
associados a fatores com número insuficiente de indicadores levaram ao
refinamento progressivo do modelo, em consonância com recomendações
metodológicas para modelos confirmatórios identificáveis (Kline, 2016). Além
disso, fatores que apresentaram incoerência teórica ou excesso de redundância
semântica foram removidos, resultando em um modelo final composto por cinco
fatores latentes.
A AFC foi estimada por meio do método de Máxima Verossimilhança Robusta
(MLR), adequado a amostras de tamanho moderado e a dados que podem violar o
pressuposto de normalidade multivariada (Yuan & Bentler,
2000). O ajuste do modelo foi avaliado com base em múltiplos índices, incluindo
o χ²/gl, Comparative
Fit Index (CFI), Tucker–Lewis Index (TLI), Root Mean
Square Error of Approximation (RMSEA) com intervalo de confiança de 90%
e Standardized Root Mean
Square Residual (SRMR), adotando-se os pontos de corte recomendados na
literatura especializada (Hu & Bentler, 1999; Marsh, Hau & Wen, 2004).
Durante o processo de refinamento confirmatório, foram analisados os
índices de modificação, respeitando-se rigorosamente princípios confirmatórios.
Não foram permitidos cross-loadings,
mantendo-se cada item associado exclusivamente ao seu fator teórico de origem,
conforme recomendado para preservar a interpretação e a validade do modelo
(Brown, 2015). Foram liberadas apenas correlações residuais entre itens
pertencentes ao mesmo fator, semanticamente semelhantes e teoricamente
justificáveis, prática aceita quando fundamentada teoricamente e utilizada de
forma parcimoniosa (MacCallum et al., 1992; Kline,
2016).
Por fim, a confiabilidade interna dos fatores do modelo confirmatório
final foi avaliada por meio dos coeficientes alfa de Cronbach
(α) e ômega de McDonald (ω). Embora o alfa seja amplamente utilizado,
o coeficiente ômega foi priorizado como estimativa mais adequada da
confiabilidade em modelos fatoriais, por não assumir tau-equivalência (McDonald, 1999; Dunn, Baguley & Brunsden, 2014). A
validade convergente foi examinada por meio da Variância Média Extraída (AVE) e
da confiabilidade composta (CR), conforme proposto por Fornell
e Larcker (1981). A validade discriminante foi
avaliada utilizando o critério de Fornell–Larcker, comparando-se a raiz quadrada da AVE de cada fator
com as correlações interfatoriais estimadas no modelo
AFC.
4. RESULTADOS
Nesta pesquisa, foram coletadas 324
respostas, das quais foi excluído um respondente que não aceitou o Termo de
Consentimento Livre e Esclarecido (TCLE), oito respondentes que não informaram
Unidade Federativa (UF) e outros 191 voluntários sem experiência em posição de
liderança no trabalho. Diante desse refinamento, a amostra final deste estudo
contou com 124 voluntários adultos que exercem alguma atividade laborativa, no
período em que os dados foram coletados, em organizações públicas, privadas ou
não-governamentais. Dos 124 voluntários participantes, 53,23% identificaram-se como
do gênero feminino e 46,77% como do gênero masculino. Em relação à faixa
etária, 41,94% informaram ter entre 18 e 28 anos, 33,06% entre 29 e 39 anos,
17,74% entre 40 e 50 anos, 6,45% entre 51 e 59 anos e 0,81% têm mais de 60
anos. Quanto ao setor de atuação profissional, 83,87% dos participantes atuam
no setor privado, 15,32% no setor público e 0,81% em organizações não
governamentais (ONGs). Sobre o tempo de exercício profissional, 47,58% possuem
até 5 anos de experiência profissional, 25% entre 5 e 10 anos, 18,55% entre 11
e 20 anos, 8,06% entre 21 e 30 anos e 0,81% possuem mais de 30 anos de atuação.
4.1 Análise Fatorial Exploratória
A avaliação
da adequação da amostra, por meio do Measure of Sampling Adequacy (MSA), demonstrou que a maioria dos itens apresentou valores
superiores a 0,60, situando-se entre aceitáveis e excelentes. Com exceção de um
único item com MSA ligeiramente inferior a 0,50, os demais situaram-se no
intervalo de 0,53 a 0,89, evidenciando contribuição adequada ao modelo
fatorial. A Tabela 4 detalha o MSA individual, sustentando a inserção de cada
variável na análise fatorial exploratória:
Tabela 4
Índices de
MSA por item
|
Item |
MSA |
Item |
MSA |
Item |
MSA |
Item |
MSA |
Item |
MSA |
|
Var6 |
0,82 |
Var20 |
0,54 |
Var34 |
0,62 |
Var48 |
0,84 |
Var62 |
0,88 |
|
Var7 |
0,83 |
Var21 |
0,78 |
Var35 |
0,75 |
Var49 |
0,77 |
Var63 |
0,89 |
|
Var8 |
0,73 |
Var22 |
0,78 |
Var36 |
0,68 |
Var50 |
0,79 |
Var64 |
0,84 |
|
Var9 |
0,71 |
Var23 |
0,73 |
Var37 |
0,60 |
Var51 |
0,88 |
Var65 |
0,89 |
|
Var10 |
0,79 |
Var24 |
0,77 |
Var38 |
0,58 |
Var52 |
0,85 |
Var66 |
0,77 |
|
Var11 |
0,72 |
Var25 |
0,77 |
Var39 |
0,60 |
Var53 |
0,83 |
Var67 |
0,81 |
|
Var12 |
0,67 |
Var26 |
0,84 |
Var40 |
0,46 |
Var54 |
0,84 |
Var68 |
0,82 |
|
Var13 |
0,72 |
Var27 |
0,66 |
Var41 |
0,74 |
Var55 |
0,85 |
Var69 |
0,82 |
|
Var14 |
0,77 |
Var28 |
0,72 |
Var42 |
0,71 |
Var56 |
0,76 |
Var70 |
0,85 |
|
Var15 |
0,79 |
Var29 |
0,77 |
Var43 |
0,55 |
Var57 |
0,71 |
Var71 |
0,86 |
|
Var16 |
0,75 |
Var30 |
0,76 |
Var44 |
0,74 |
Var58 |
0,79 |
Var72 |
0,79 |
|
Var17 |
0,66 |
Var31 |
0,68 |
Var45 |
0,70 |
Var59 |
0,84 |
||
|
Var18 |
0,72 |
Var32 |
0,65 |
Var46 |
0,55 |
Var60 |
0,79 |
||
|
Var19 |
0,64 |
Var33 |
0,60 |
Var47 |
0,53 |
Var61 |
0,89 |
Nota. MSA = Measure of Sampling
Adequacy. Valores ≥ 0,60 indicam adequação aceitável do
item à análise fatorial.
O teste
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) realizado apresentou o valor
de 0,77 para amostragem da pesquisa. Ao superar o valor mínimo exigido, esta
medida de adequação revela que os dados possuem correlação substancial entre
variáveis, e que análise fatorial tende a revelar estruturas significativas e
confiáveis. No teste de esfericidade de Bartlett, obteve-se p < 0,001, indicando
que a hipótese nula, de que as variáveis estudadas não são correlacionadas, é
rejeitada, o que significa que há correlação significativa entre as variáveis,
o que justifica o uso da análise fatorial. O que reforça a conclusão do teste
KMO de que os dados são adequados para uma análise fatorial. A Tabela 5
apresenta os resultados do índice KMO e do teste de esfericidade de Bartlett,
utilizados para avaliar a adequação global da matriz de correlações à análise
fatorial:
Tabela
5
Teste KMO e
Bartlett
|
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy |
0,77 |
|
|
Bartlett's Test of Sphericity |
Approx. Chi-Square |
6648,67 |
|
df |
2211 |
|
|
Sig. |
<.001 |
|
Nota. O índice KMO avalia a
adequação amostral global. O teste de Bartlett examina a hipótese nula de
matriz identidade.
A inspeção
inicial dos autovalores da matriz de correlações revelou uma distribuição
assimétrica. O primeiro autovalor apresentou magnitude elevada (λ₁ = 17,19), seguido de uma queda acentuada para o segundo (λ₂ = 4,74) e o terceiro (λ₃ = 4,36). A partir desse ponto, observa-se uma redução gradual dos autovalores,
com valores inferiores a 1 a partir do 18º componente. Esse padrão sugere a presença de uma estrutura fatorial concentrada nos primeiros fatores, com redução substancial da variância
explicada nos fatores subsequentes. A Figura 1 apresenta o scree plot dos autovalores da matriz de correlações, utilizado para auxiliar na
identificação da dimensionalidade fatorial dos dados:
Figura
1
Scree plot dos autovalores da matriz de correlações
Nota. O eixo X representa o
número de fatores extraídos e o eixo Y os autovalores correspondentes.
A visualização do scree plot evidencia um declínio
pronunciado nos primeiros fatores, com uma inclinação progressivamente menos
acentuada a partir dos fatores intermediários, sugerindo que a maior parte da
variância comum é capturada por um conjunto limitado de fatores iniciais. Embora
o gráfico não indique um ponto de inflexão único e inequívoco, o padrão
observado é compatível com uma estrutura fatorial de dimensionalidade moderada.
Nesse sentido, a análise paralela forneceu um
critério mais robusto para a retenção dos fatores. Os resultados indicaram que
os autovalores empíricos permanecem superiores aos obtidos a partir de dados
simulados até o oitavo fator, enquanto a partir do nono fator, os autovalores
observados passam a se aproximar ou a ficar abaixo dos valores esperados ao acaso.
Assim, a análise paralela sugere a retenção de oito fatores como
representativos de variância comum substantiva. A Figura 2 apresenta o scree plot da análise paralela, no qual os autovalores empíricos da matriz de
correlações são comparados aos autovalores obtidos a partir de dados
aleatórios, auxiliando na determinação do número de fatores a serem retidos:
Figura
2
Scree plot da análise paralela
Nota. Os autovalores empíricos
superiores aos autovalores simulados indicam fatores que explicam variância
comum acima do esperado ao acaso.
De forma
complementar, a análise de Very Simple Structure (VSS) indicou que soluções com aproximadamente dez fatores
apresentaram os melhores índices de simplicidade estrutural, refletindo uma
representação mais fiel da complexidade latente dos dados. Observa-se que
soluções com número reduzido de fatores apresentaram ajuste inferior, enquanto
a extração de fatores adicionais além desse ponto não resultou em ganhos
consistentes de simplicidade, sugerindo risco de superextração.
A Figura 3 apresenta os resultados da análise de VSS,
utilizada para avaliar o equilíbrio entre simplicidade estrutural e qualidade
de ajuste em diferentes soluções fatoriais:
Figura
3
Resultados da
análise de Very Simple Structure
Nota. Valores mais elevados do
índice VSS indicam maior simplicidade estrutural da solução fatorial.
Considerando
conjuntamente os resultados da inspeção dos autovalores, do scree plot, da análise paralela e da Very Simple Structure, observa-se uma convergência parcial entre os critérios. A análise
paralela, reconhecida como um dos métodos mais robustos para a determinação da
dimensionalidade fatorial, indicou a retenção de oito fatores, enquanto o VSS
sugeriu soluções ligeiramente mais complexas. Diante disso, optou-se pela
retenção de oito fatores, por representarem a melhor combinação entre
parcimônia, respaldo estatístico e interpretação teórica da estrutura fatorial.
Com base na
solução de oito fatores, a AFE conduzida pelo método de ML, apresentou ajuste global
aceitável, com raiz do erro quadrático médio dos resíduos (RMSR = 0,05) e
índice de ajuste baseado nos valores fora da diagonal elevado (0,96). Os oito
fatores extraídos explicaram, em conjunto, aproximadamente 53% da variância
total dos dados. O primeiro fator concentrou a maior parcela da variância
explicada (≈10% da variância total), seguido pelos fatores subsequentes,
que apresentaram contribuições progressivamente decrescentes. A Tabela 6
apresenta a distribuição da variância comum explicada pelos fatores extraídos
por meio do método de Máxima Verossimilhança, bem como a variância acumulada
associada à solução fatorial adotada:
Tabela 6
Variância comum
explicada por ML
|
Fator |
SS loadings |
Variância explicada (%) |
Var. acumulada (%) |
|
F1 |
6,97 |
10,0 |
10,0 |
|
F2 |
6,77 |
10,0 |
20,0 |
|
F3 |
4,67 |
7,0 |
27,0 |
|
F4 |
4,39 |
7,0 |
34,0 |
|
F5 |
3,73 |
6,0 |
40,0 |
|
F6 |
3,52 |
5,0 |
45,0 |
|
F7 |
3,42 |
5,0 |
50,0 |
|
F8 |
1,89 |
3,0 |
53,0 |
Nota. SS loadings = soma dos quadrados das cargas fatoriais. Os
percentuais referem-se à proporção de variância comum explicada por cada fator.
As
comunalidades pós-extração (h²) indicaram que a maior parte das variáveis
apresentou níveis adequados de variância explicada pelo modelo fatorial, com
valores predominantemente superiores a 0,40 e diversos itens acima de 0,50, o
que evidencia a boa representação das variáveis observadas pelos fatores
comuns. Algumas variáveis apresentaram comunalidades mais modestas; contudo, sua
permanência no modelo foi justificada pela coerência teórica e pelo desempenho
global satisfatório da solução fatorial. A Tabela 7 apresenta um resumo
estatístico das comunalidades pós-extração (h²), indicando o grau de variância
de cada variável explicado pelos fatores comuns:
Tabela 7
Resumo das comunalidades pós-extração
(h²)
|
Estatística |
Valor |
|
Mínimo |
0,16 |
|
Máximo |
0,94 |
|
Média |
0,55 |
|
Itens com h² ≥ 0,40 |
82% |
|
Itens com h² ≥ 0,50 |
61% |
Nota. h² representa a proporção da variância de cada
variável explicada pelos fatores comuns extraídos.
O teste de
hipótese de suficiência do modelo indicou que a solução com oito fatores
explicou adequadamente a estrutura de covariância observada, embora o teste qui-quadrado tenha sido estatisticamente significativo
(χ²(1703) = 2800,14, p < .001), resultado
esperado em modelos com elevado número de variáveis. O índice RMSEA apresentou
valor de 0,072 (IC 90% = 0,068–0,077), indicando um ajuste aceitável do modelo,
enquanto o RMSR foi de 0,05, sugerindo baixos resíduos médios. O índice de
ajuste, baseado nos valores fora da diagonal, foi elevado (0,96), reforçando a
adequação da solução fatorial. A Tabela 8 apresenta os principais índices de
ajuste da análise fatorial exploratória, permitindo avaliar a adequação global
da solução fatorial estimada por Máxima Verossimilhança:
Tabela 8
Índices de ajuste
da AFE
|
Índice |
Valor |
|
χ² |
2800,14 |
|
gl |
1703 |
|
p |
< .001 |
|
RMSR |
0,05 |
|
RMSEA |
0,072 |
|
IC 90% RMSEA |
[0,068 – 0,077] |
|
Fit off-diagonal |
0,96 |
Nota. RMSR = raiz do erro
quadrático médio dos resíduos; RMSEA = erro médio quadrático de aproximação; IC
= intervalo de confiança.
A partir da
matriz de cargas fatoriais padronizadas e do ponto de corte |λ| ≥ 0,50, foi
possível atribuir cada item ao fator no qual apresentou a carga mais elevada,
assegurando que apenas indicadores com associação substancial aos fatores latentes fossem
considerados na etapa de avaliação da consistência interna. Dessa forma, observou-se
uma estrutura fatorial bem definida, com um total de 47 variáveis distribuídas
de forma heterogênea entre os 8 fatores. A Tabela 9 apresenta a distribuição
dos itens nos fatores extraídos, considerando a maior carga fatorial absoluta
de cada variável e o critério de retenção adotado:
Tabela 9
Distribuição dos
itens por fator
|
Fator |
Itens |
|
F1 |
Var48, Var49, Var50,
Var51, Var52, Var53, Var54, Var72 |
|
F2 |
Var30, Var61, Var62,
Var63, Var64, Var65, Var66, Var67 |
|
F3 |
Var21, Var22, Var24,
Var25, Var26, Var27 |
|
F4 |
Var6, Var7, Var8, Var9,
Var14, Var15, Var16 |
|
F5 |
Var55, Var56, Var57,
Var58, Var59, Var60 |
|
F6 |
Var38, Var39, Var45,
Var46, Var47 |
|
F7 |
Var17, Var18, Var36,
Var37 |
|
F8 |
Var10, Var11 |
Nota. Os itens foram atribuídos
ao fator no qual apresentaram a maior carga fatorial absoluta (|λ| ≥
0,50), com base na solução fatorial rotacionada por promax.
Na
sequência, os coeficientes alfa de Cronbach e ômega
de McDonald indicaram níveis de consistência interna satisfatórios a excelentes
para a maioria dos fatores. Os valores de alfa variaram entre 0,773 e 0,929,
enquanto os valores de ômega variaram entre 0,872 e 0,961, indicando que os
conjuntos de itens apresentam elevada homogeneidade e precisão na mensuração
dos construtos latentes. Em particular, os Fatores 1 e 2 apresentaram
coeficientes superiores a 0,90 em ambas as métricas, sugerindo excelente
confiabilidade. A Tabela 10
apresenta os coeficientes de confiabilidade interna dos fatores extraídos na
análise fatorial exploratória, estimados por meio do alfa de Cronbach e do ômega de McDonald:
Tabela 10
Confiabilidade
interna dos fatores extraídos
|
Fator |
Nº de itens |
Alfa (α) |
Ômega (ω) |
|
F1 |
8 |
0,915 |
0,941 |
|
F2 |
8 |
0,929 |
0,961 |
|
F3 |
6 |
0,832 |
0,911 |
|
F4 |
7 |
0,878 |
0,933 |
|
F5 |
6 |
0,864 |
0,918 |
|
F6 |
5 |
0,830 |
0,908 |
|
F7 |
4 |
0,773 |
0,872 |
|
F8 |
2 |
0,933 |
- |
Nota. Alfa(α)= coeficiente
alfa de Cronbach; Ômega = coeficiente ômega de
McDonald. O ômega não é estimável para fatores com número insuficiente de
itens.
4.2 Análise Fatorial Confirmatória
Com base na estrutura obtida na Análise
Fatorial Exploratória, procedeu-se à Análise Fatorial Confirmatória (AFC) com o
objetivo de testar empiricamente a adequação do modelo fatorial identificado.
Inicialmente, foi especificado um modelo confirmatório com oito fatores,
conforme a solução extraída na AFE. Entretanto, esse modelo apresentou
dificuldades de estimação, uma vez que o oitavo fator era composto por apenas
dois indicadores, o que resultou em problemas de identificação do modelo e inviabilizou
a convergência da solução confirmatória.
Diante disso, o Fator 8 foi excluído da etapa
confirmatória, e um novo modelo foi estimado com sete fatores latentes. Esse
modelo apresentou ajuste global insatisfatório aos dados, conforme indicado pelos
índices de ajuste (χ²(881) = 1773,14, p < .001;
CFI = 0,76; TLI = 0,74; RMSEA = 0,09; SRMR = 0,09), sugerindo que a estrutura
ainda não representava adequadamente a matriz de covariâncias observada.
Em uma etapa subsequente de refinamento teórico
e empírico do modelo, foram avaliadas as cargas fatoriais, a coerência
conceitual dos fatores e os índices de modificação. O Fator 6, relacionado a
exigências físicas e tecnológicas do trabalho, foi removido por destoar
conceitualmente dos demais fatores, os quais se concentraram predominantemente
em dimensões psicossociais, cognitivas e emocionais do trabalho, comprometendo
a coerência teórica do modelo confirmatório. A Tabela 11 apresenta os itens
originalmente associados ao Fator 6 na análise
fatorial exploratória, o qual foi excluído na etapa confirmatória por razões de
coerência teórica.
Tabela 11
Fator 6 –
Exigências físicas e tecnológicas do trabalho
|
Variável |
Item |
Carga fatorial (λ) |
|
Var38 |
Minha função profissional
exige muito esforço físico. |
0,953 |
|
Var39 |
Minha função profissional
exige grande resistência muscular. |
0,915 |
|
Var45 |
Minha função profissional
envolve o uso de diferentes equipamentos. |
0,544 |
|
Var46 |
Minha função profissional
envolve equipamentos ou tecnologia complexos. |
0,335 |
|
Var47 |
Foi necessário muito
tempo para aprender a usar os equipamentos. |
0,480 |
Nota. As cargas fatoriais
referem-se à solução da Análise Fatorial Exploratória.
Adicionalmente,
o Fator 7, referente a feedback e avaliação de desempenho, foi excluído por
apresentar elevada redundância semântica, representando essencialmente uma
mesma ideia, o que resultou em baixo ganho explicativo incremental e risco de
superestimação da consistência interna. A Tabela 12 apresenta os itens
associados ao Fator 7 na análise fatorial exploratória, removido na etapa
confirmatória em razão de elevada redundância semântica entre os indicadores:
Tabela 12
Fator 7 – Feedback e avaliação de
desempenho
|
Variável |
Item |
Carga fatorial (λ) |
|
Var17 |
Outras pessoas na
organização fornecem informações sobre a eficácia do meu desempenho no
trabalho. |
0,492 |
|
Var18 |
Eu recebo feedback sobre o meu desempenho no trabalho, de outras
pessoas da minha organização. |
0,500 |
|
Var36 |
Recebo muitas informações
da chefia e colegas sobre meu desempenho. |
0,762 |
|
Var37 |
Recebo feedback
sobre meu desempenho no trabalho. |
0,868 |
Nota. As cargas fatoriais
referem-se à solução da Análise Fatorial Exploratória.
A exclusão desses fatores resultou em um modelo
confirmatório com cinco fatores latentes, estimado por meio do método de Máxima
Verossimilhança Robusta (MLR), considerando o tamanho amostral (N = 124) e
possíveis violações da normalidade multivariada. O modelo inicial de cinco
fatores ainda apresentou ajuste aquém dos critérios recomendados, com índices
de ajuste moderados (χ²(550) = 1169,32, p < .001;
CFI = 0,79; TLI = 0,78; RMSEA = 0,10; SRMR = 0,08).
Na sequência, foram examinados os índices de
modificação, respeitando-se critérios teóricos e metodológicos rigorosos. Não
foram permitidos cross-loadings, mantendo cada item associado exclusivamente ao seu fator teórico de
origem. Foram liberadas correlações residuais apenas entre itens pertencentes
ao mesmo fator, semanticamente semelhantes e com teoricamente justificáveis. No
total, foram liberadas até nove correlações residuais, evitando o superajuste do modelo. A Tabela 13 apresenta os índices de
modificação utilizados no refinamento do modelo confirmatório final, bem como
as justificativas teóricas para a liberação dos parâmetros.
Tabela 13
Índices de
modificação (MI) utilizados
|
Parâmetro
liberado |
MI |
EPC |
Justificativa
teórica |
|
Var53 ~~
Var54 |
21,16 |
0,25 |
Itens
semanticamente próximos, ambos relacionados à percepção e compreensão das
próprias emoções. |
|
Var21 ~~
Var22 |
40,23 |
0,44 |
Itens que
descrevem simultaneidade de demandas cognitivas no trabalho. |
|
Var7 ~~
Var8 |
31,65 |
0,41 |
Itens que
abordam autonomia decisória e liberdade na execução do trabalho. |
|
Var15 ~~
Var16 |
38,28 |
0,54 |
Itens
relacionados à conclusão integral das tarefas e do ciclo de trabalho. |
|
Var65 ~~
Var66 |
45,25 |
0,29 |
Itens que
descrevem controle emocional e comportamental sob estresse. |
|
Var61 ~~
Var62 |
16,12 |
0,07 |
Itens
relacionados à cooperação e acessibilidade no trabalho em equipe. |
|
Var56 ~~
Var57 |
21,36 |
0,32 |
Itens que
refletem adaptação emocional frente a múltiplas demandas. |
|
Var66 ~~
Var67 |
27,00 |
0,21 |
Itens que
abordam autorregulação emocional e respeito interpessoal sob
pressão. |
|
Var14 ~~
Var15 |
16,98 |
0,08 |
Itens
relacionados à cooperação e responsabilidade no trabalho coletivo. |
Nota. Apenas correlações
residuais entre itens do mesmo fator foram permitidas, não sendo especificados cross-loadings.
Após esses ajustes parcimoniosos, o modelo
final de cinco fatores apresentou melhora substancial no ajuste global,
alcançando índices considerados aceitáveis segundo critérios amplamente
utilizados na literatura (χ²(508) = 858,28, p < .001;
CFI = 0,88; TLI = 0,87; RMSEA = 0,075, IC 90% [0,066–0,083]; SRMR = 0,08).
Embora os valores de CFI e TLI permaneçam ligeiramente abaixo do ponto de corte
convencional de 0,90, o conjunto dos índices, aliado ao tamanho amostral
reduzido e à complexidade do modelo, sugere ajuste global adequado e
teoricamente consistente. A Tabela 14 apresenta a comparação dos índices de
ajuste dos diferentes modelos testados na Análise Fatorial Confirmatória,
evidenciando a evolução do ajuste ao longo do processo de refinamento do
modelo.
Tabela 14
Histórico
dos modelos AFC
|
Modelo |
Fatores |
χ² |
l |
CFI |
TLI |
RMSEA |
IC 90% RMSEA |
SRMR |
|
Modelo 1 |
8 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
|
Modelo 2 |
7 |
1773,14 |
881 |
0,76 |
0,74 |
0,09 |
[0,084 – 0,096] |
0,09 |
|
Modelo 3 |
5 |
1169,32 |
550 |
0,79 |
0,78 |
0,10 |
[0,088 – 0,103] |
0,08 |
|
Modelo final |
5 |
858,28 |
508 |
0,88 |
0,87 |
0,075 |
[0,066 – 0,083] |
0,08 |
Nota. O Modelo 1, derivado da
análise fatorial exploratória, não pôde ser estimado na análise fatorial
confirmatória devido à presença de um fator composto por apenas dois itens,
resultando em problemas de identificação do modelo.
No modelo
final, todas as cargas fatoriais padronizadas foram estatisticamente
significativas (p < .001) e, em sua maioria, de
magnitude moderada a elevada, variando aproximadamente entre 0,49 e 0,89. Esses
resultados indicam que os itens são bons indicadores de seus respectivos
fatores latentes, apresentando associações substantivas e estáveis, mesmo
considerando o tamanho da amostra.
As
correlações interfatoriais estimadas no modelo final
apresentaram magnitudes baixas a moderadas, variando aproximadamente entre 0,33
e 0,64. Esses valores indicam associações conceitualmente coerentes entre os
construtos, sem evidência de colinearidade excessiva, o que sustenta a validade
discriminante da estrutura fatorial proposta. A Tabela 15 apresenta as
correlações interfatoriais estimadas no modelo
confirmatório final, permitindo avaliar a magnitude das associações entre os
construtos latentes:
Tabela 15
Correlações interfatoriais
|
Fator |
F1 |
F2 |
F3 |
F4 |
F5 |
|
F1 |
1,00 |
0,64 |
0,43 |
0,34 |
0,47 |
|
F2 |
1,00 |
0,42 |
0,33 |
0,57 |
|
|
F3 |
|
|
1,00 |
0,40 |
0,41 |
|
F4 |
|
|
|
1,00 |
0,38 |
|
F5 |
|
|
|
|
1,00 |
Nota. Correlações inferiores a
0,85 indicam ausência de colinearidade excessiva entre os fatores.
Por fim, a
estrutura final do modelo confirmatório manteve cinco fatores latentes bem
definidos, teoricamente interpretáveis e psicometricamente adequados, refletindo
dimensões distintas, porém relacionadas, do contexto psicossocial, cognitivo e
emocional do trabalho. A Tabela 16 apresenta a estrutura final do modelo
confirmatório, com a descrição conceitual dos fatores latentes e a distribuição
dos respectivos itens:
Tabela 16
Estrutura final AFC
|
Fator |
Descrição |
Variáveis |
|
F1 |
Competências
socioemocionais / Empatia e autoconsciência |
Var48, Var49, Var50,
Var51, Var52, Var53, Var54, Var72 |
|
F2 |
Liderança colaborativa e
responsabilidade |
Var30, Var61, Var62,
Var63, Var64, Var65, Var66, Var67 |
|
F3 |
Complexidade cognitiva e
resolução de problemas |
Var21, Var22, Var24,
Var25, Var26 |
|
F4 |
Autonomia, identidade e
significado do trabalho |
Var6, Var7, Var8, Var9,
Var14, Var15, Var16 |
|
F5 |
Resiliência emocional e
enfrentamento do estresse |
Var55, Var56, Var57,
Var58, Var59, Var60 |
Nota. A estrutura reflete o
modelo confirmatório final após refinamento teórico e empírico.
A confiabilidade interna dos fatores do modelo
confirmatório final foi avaliada por meio dos coeficientes alfa de Cronbach (α) e ômega de McDonald (ω), estimados a
partir das cargas fatoriais padronizadas do modelo AFC. Adicionalmente, foi
calculada a Variância Média Extraída (Average Variance Extracted – AVE), como
indicador de validade convergente dos construtos latentes.
Os
resultados indicaram níveis elevados de consistência interna em todos os
fatores. Os valores de alfa variaram entre 0,85 e 0,93, enquanto os valores de
ômega situaram-se entre 0,79 e 0,90, superando os pontos de corte
tradicionalmente recomendados na literatura (α e ω ≥ 0,70).
Esses achados sugerem que os itens apresentam elevada homogeneidade interna e
mensuram com precisão seus respectivos construtos latentes. No que se refere à
validade convergente, os valores de AVE variaram entre 0,48 e 0,62. Três
fatores apresentaram AVE superior a 0,50, indicando que mais da metade da
variância dos itens é explicada pelo fator latente correspondente. Dois fatores
apresentaram valores ligeiramente inferiores a esse critério, porém mantiveram
cargas fatoriais elevadas e confiabilidade composta satisfatória, o que é
considerado aceitável em modelos com construtos complexos e número moderado de
indicadores. A Tabela 17 apresenta os coeficientes de confiabilidade interna e
os indicadores de validade convergente dos fatores do modelo confirmatório
final:
Tabela 17
Confiabilidade
interna e validade convergente
|
Fator |
Alfa (α) |
Ômega (ω) |
AVE |
|
F1 |
0,915 |
0,904 |
0,573 |
|
F2 |
0,929 |
0,904 |
0,620 |
|
F3 |
0,847 |
0,791 |
0,503 |
|
F4 |
0,878 |
0,820 |
0,482 |
|
F5 |
0,864 |
0,829 |
0,495 |
Nota. Alfa (α) = coeficiente
alfa de Cronbach; Ômega (ω) = coeficiente ômega
de McDonald; AVE = variância média extraída.
De forma
complementar, a confiabilidade composta (CR) apresentou valores elevados em
todos os fatores, variando entre 0,81 e 0,91, reforçando a estabilidade e a
precisão das medidas latentes estimadas no modelo confirmatório. A validade
discriminante do modelo foi avaliada pelo critério de Fornell–Larcker, comparando-se a raiz quadrada da AVE de cada fator
com as correlações interfatoriais correspondentes.
Observou-se que, para todos os fatores, a raiz quadrada da AVE foi superior às
correlações com os demais fatores latentes, indicando que cada construto
compartilha mais variância com seus próprios indicadores do que com outros
construtos do modelo. A Tabela 18 apresenta os valores de confiabilidade
composta e os indicadores de validade discriminante dos fatores, conforme o
critério de Fornell–Larcker:
Tabela 18
Confiabilidade e
validade discriminante
|
Fator |
CR |
√AVE |
|
F1 |
0,908 |
0,953 |
|
F2 |
0,906 |
0,952 |
|
F3 |
0,808 |
0,899 |
|
F4 |
0,813 |
0,902 |
|
F5 |
0,822 |
0,907 |
Nota: CR = confiabilidade
composta; √AVE = raiz quadrada da variância média extraída.
5. DISCUSSÃO
Os resultados deste estudo oferecem evidências
empíricas consistentes de que dimensões do desenho de trabalho e competências
socioemocionais se organizam de forma integrada em uma estrutura latente
refletindo predominantemente aspectos relacionais, comportamentais, cognitivos,
operacionais e emocionais do trabalho contemporâneo. A solução confirmatória
final, composta por cinco fatores teoricamente interpretáveis, corrobora a
literatura que sustenta uma abordagem ampliada do desenho de trabalho, na qual
recursos emocionais, cognitivos e relacionais assumem papel central para o
desempenho, o bem-estar e a adaptação em contextos organizacionais marcados por
elevada complexidade e incerteza (Grant & Parker, 2009; Griffin
& Grote, 2020).
A exclusão
dos fatores relacionados às exigências físicas e tecnológicas do trabalho foi
fundamentada na premissa de que, no contexto de atuação de líderes, os
elementos mais salientes do desenho de trabalho não se concentram prioritariamente
nas condições materiais ou operacionais, mas nas demandas simbólicas,
emocionais e cognitivas associadas ao exercício do papel de liderança. Essa
premissa é coerente com estudos que demonstram que, em funções de maior
complexidade decisória e responsabilidade social, os recursos psicossociais
tendem a exercer maior impacto sobre o engajamento e o desempenho quando
comparados às características físicas ou instrumentais do trabalho (Hernaus et al., 2026; Carter et al., 2023).
O primeiro
fator, Consciência Socioafetiva, está relacionado às competências
socioemocionais associadas à empatia e à autoconsciência e apresenta
convergência com a literatura que enfatiza a capacidade do líder de reconhecer,
compreender e regular emoções próprias e alheias como condição essencial para influenciar
positivamente suas equipes. Estudos realizados em contextos de crise e
incerteza, como o período pandêmico, indicam que líderes emocionalmente
competentes são mais eficazes na mitigação do estresse coletivo, na promoção de
suporte psicológico e na manutenção do funcionamento organizacional sob pressão
(Mulyana et al., 2022; Santos et al., 2024). Assim,
os resultados obtidos sustentam a ideia de que competências socioemocionais não
constituem atributos acessórios, mas recursos centrais do desenho do trabalho
do líder.
O segundo
fator, Autorregulação Cooperativa, integra liderança colaborativa e
responsabilidade, evidencia a interdependência entre práticas de liderança,
cooperação e senso de corresponsabilidade no trabalho. Tal configuração empírica
dialoga com achados que indicam que o desempenho coletivo e o engajamento são
fortemente influenciados pela capacidade do líder de promover ambientes
participativos, baseados em confiança, apoio social e compartilhamento de
responsabilidades (Bogler, 2001; Zainudin
et al., 2021). Ademais, a forte consistência interna desse fator reforça
evidências de que a liderança colaborativa atua como recurso psicossocial capaz
de sustentar tanto a motivação quanto a resiliência das equipes em cenários
organizacionais instáveis (Alhempi et al., 2024).
O terceiro
fator, Cognição Operacional, associado à complexidade cognitiva e à resolução
de problemas, confirma empiricamente a relevância das demandas cognitivas como
componente estruturante do desenho de trabalho contemporâneo. Esse resultado
corrobora a literatura ao demonstrar que ambientes de alta demanda cognitiva,
caracterizados por complexidade e ambiguidade, potencializam o aprendizado, o engajamento
e a sustentabilidade do desempenho, desde que acompanhados por recursos
adequados (Kruse et al., 2023; Ramos et al., 2022).
Evidencia-se, portanto, a necessidade de sinergia entre competências cognitivas
e socioemocionais, uma vez que o manejo da complexidade cognitiva pressupõe
autorregulação emocional e tolerância à incerteza.
O quarto
fator, Autonomia Operacional, associado à autonomia decisória, identidade da
tarefa e completude operacional, reforça pressupostos clássicos do modelo das
características do trabalho (Hackman & Oldham, 1975), ao evidenciar que a
percepção de autonomia decisória e o significado nas atividades de trabalho
permanece central para a motivação e o comprometimento no trabalho, mesmo em
contextos organizacionais altamente tecnológicos. Os resultados corroboram
evidências empíricas recentes que indicam que o sentido atribuído ao trabalho
atua como mediador entre desenho de trabalho, bem-estar e intenção de
permanência, especialmente entre trabalhadores mais jovens, em ambientes
caracterizados por alta rotatividade (Chen et al., 2023).
O quinto fator,
Resiliência Emocional, que integra estabilidade emocional e enfrentamento do
estresse, destaca o papel das competências de autorregulação emocional como
mecanismo adaptativo frente às demandas emocionais do trabalho. Nesse sentido,
os resultados corroboram a hipótese de que a competência na regulação de afetos
negativos — como ansiedade e frustração — está negativamente associada à
exaustão emocional, e se associa positivamente ao engajamento e à performance,
em contextos educacionais e organizacionais (Ornaghi
et al., 2023; Silva, 2023). Adicionalmente, dados em cenários de alta pressão e
incerteza sugerem que a regulação emocional de cunho coletivo atua como
facilitador para a aprendizagem, a tomada de decisão e a inovação (Dias Júnior
& Silva, 2022).
De forma
integrada, os resultados deste estudo reforçam a concepção de que competências
socioemocionais atuam como mecanismos mediadores entre o desenho de trabalho e
os resultados individuais e coletivos. Essa perspectiva converge com a Teoria
da Autodeterminação ao evidenciar que a satisfação das necessidades
psicológicas de autonomia, competência e relacionamento depende não apenas da
estrutura formal do trabalho, mas também da capacidade dos indivíduos de
regular emoções, interpretar demandas e mobilizar recursos sociais (Van den Broeck et al., 2016; Gagné et al., 2021). Assim, intervenções organizacionais
que desconsideram o componente socioemocional tendem a apresentar eficácia
limitada frente às exigências do trabalho contemporâneo.
Sob a ótica
da liderança contemporânea, o desenho de trabalho apresenta uma dimensão
predominantemente psicossocial e emocional, na qual as competências
socioemocionais se constituem como pilares estruturantes da vivência no
trabalho. Diante disso, os achados indicam a necessidade de alinhamento entre
políticas de redesenho de cargos, programas de educação socioemocional e a
capacitação de líderes. Tal integração é, portanto, uma estratégia crucial para
fomentar a adaptação organizacional, o bem-estar e o desempenho sustentável em
face das atuais transformações tecnológicas (Lizarazo
et al., 2023; Cai et al., 2024).
6. CONCLUSÃO
O presente estudo teve como
objetivo investigar as inter-relações entre dimensões do desenho de trabalho e
competências socioemocionais no contexto da liderança, a partir de uma
abordagem psicométrica baseada em análises fatoriais exploratória e confirmatória.
Os resultados obtidos revelaram a integração desses construtos em uma estrutura
latente de natureza predominantemente psicossocial, cognitiva, operacional e
emocional. Os dados sustentam que a função gerencial contemporânea vem passando
por um deslocamento de demandas, atenuando os requisitos instrumentais em prol
de exigências simbólicas, relacionais e autorregulatórias.
A solução final do modelo
confirmatório, composta por cinco fatores - consciência socioafetiva,
autorregulação cooperativa, cognição operacional, autonomia operacional e
resiliência emocional; apresentou níveis satisfatórios de ajuste global,
consistência interna, validade convergente e discriminante. Esses achados
reforçam pressupostos teóricos clássicos e contemporâneos do desenho de
trabalho e da psicologia organizacional, ao evidenciar que recursos emocionais,
cognitivos e sociais constituem elementos estruturantes da experiência de
trabalho, especialmente em posições de liderança.
Do ponto de vista teórico, o
estudo contribui ao integrar construtos frequentemente investigados de modo
segmentado na literatura: desenho de trabalho, liderança e competências
socioemocionais. Nesse sentido, demonstrou que as competências socioemocionais atuam
como variáveis mediadoras entre os atributos de trabalho e os resultados
adaptativos. Consequentemente, os achados contribuem para aprofundar a
conceitualização do desenho de trabalho para além de sua dimensão estrutural,
aproximando-a de perspectivas que enfocam recursos psicológicos e processos de autorregulação,
em consonância com a Teoria da Autodeterminação e arcabouços teóricos
contemporâneos sobre o trabalho em ambientes de incertezas.
No âmbito metodológico, a
pesquisa avança ao empregar critérios robustos para determinação da
dimensionalidade fatorial, combinando análise paralela, Very Simple Structure e validação confirmatória com
refinamento teórico parcimonioso. A exclusão de fatores relacionados às
exigências físicas e tecnológicas e ao feedback formal de desempenho,
sustentada por evidências empíricas e coerência conceitual, reforça a validade
interna do modelo final e ilustra a importância de decisões psicométricas
fundamentadas teoricamente, especialmente em amostras compostas por líderes.
Do ponto de vista prático, os
resultados oferecem subsídios relevantes para a gestão de pessoas e o
desenvolvimento de lideranças. A centralidade das competências socioemocionais
sugere que programas organizacionais focados exclusivamente em redesenho
estrutural de cargos ou capacitação técnica tendem a ser insuficientes.
Intervenções integradas que promovam o desenvolvimento emocional, a liderança
colaborativa, a autonomia e o sentido do trabalho mostram-se alinhadas às
demandas contemporâneas, favorecendo bem-estar, engajamento e desempenho
sustentável em contextos organizacionais marcados por mudanças tecnológicas e
incertezas.
Apesar de suas contribuições, o
estudo apresenta limitações que devem ser consideradas na interpretação dos
resultados. O tamanho amostral relativamente reduzido, embora adequado para as
análises realizadas, limita a generalização dos achados e pode ter influenciado
os índices de ajuste do modelo confirmatório. A utilização de uma amostra não
probabilística e concentrada majoritariamente no setor privado restringe a
extrapolação dos resultados para outros contextos organizacionais e culturais.
A natureza transversal do delineamento também impede inferências causais entre
as variáveis investigadas. Além disso, no contexto do AFC, embora a solução
confirmatória tenha produzido valores aceitáveis (CFI = 0,88; TLI = 0,87; RMSEA
= 0,075, SRMR = 0,08), eles estão fora do desejável, o que reforça a
necessidade de novos estudos sobre o tema.
Estudos subsequentes devem
refinar as presentes evidências por meio de ampliação amostral, da adoção de
delineamentos longitudinais e do emprego de modelagens multinível, visando
rastrear a evolução temporal das competências socioemocionais e sua interação
com a reconfiguração do desenho de trabalho. Adicionalmente, a validação de
modelos de equações estruturais, incorporando variáveis de desfecho -
engajamento, bem-estar e performance - é imperativa para robustecer os
mecanismos explicativos propostos. Consequentemente, este trabalho sublinha que
a análise da liderança contemporânea demanda uma perspectiva interrelacional,
integrando dimensões sociais, operacionais, cognitivas e emocionais. As
competências socioemocionais consolidam-se, portanto, como recursos
estratégicos para a adaptabilidade e sustentabilidade organizacional, corroborando
a premissa de que os modelos de gestão e liderança devem integrar
intrinsecamente a natureza humana e relacional do trabalho.
Aguirre, P., Michelini,
Y., Bravo A. J., Pautassi, R. M. & Pilatti, A. (2024). Association
between personality traits and symptoms of depression and anxiety via emotional
regulation and distress tolerance. PLoS One, 19(7), e0306146. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0306146
Alhempi, R. R., Junaidi, A., Supeno, B., & Endri, E. (2024). Effects of leadership
and work discipline on employee performance: The Mediation role of work
motivation. Calitatea, 25(198), 372-380. https://doi.org/10.47750/qas/25.198.39
Alzoubi,
A. M. A., Al. Qudah, M. F., Albursan, I. S.,
Bakhiet, S. F. A., & Alfnan, A. A. (2021). The predictive ability of
emotional creativity in creative performance among university students. SAGE Open, 11(2), 21582440211008876. https://doi.org/10.1177/21582440211008876
Bartlett, M. S. (1950). Tests of significance in
factor analysis. British Journal of Psychology, 3, 77–85.
Bogler, R. (2001). The influence of leadership style
on teacher job satisfaction. Educational
Administration Quarterly, 37(5), 662–683. https://doi.org/10.1177/00131610121969460
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis
for applied research (2nd ed.). New York: Guilford publications.
Cai, M., Wang, M., & Cheng, J. (2024). The effect
of servant leadership on work engagement: The role of employee resilience and
organizational support. Behavioral
Sciences, 14(4), 300. https://doi.org/10.3390/bs14040300
Carter, K. M., Hetrick, A. L., Chen, M., Humphrey,
S. E., Morgeson, F. P., & Hoffman, B. J. (2023). How culture shapes the
influence of work design characteristics: a narrative and meta-analytic
review. Journal of Management, 50(1), 122-157. https://doi.org/10.1177/01492063231179405
Cattell, R. B. (1966). The scree
test for the number of factors. Multivariate behavioral research, 1(2),
245-276.
Chen, X., Al Mamun, A., Hoque, M. E., Hussain, W. M.
H. W., & Yang, Q. (2023). Work design, employee well-being, and retention
intention: a case study of China's young workforce. Heliyon, 9(5). http://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e15742
Costello, A. B., & Osborne, J. W. (2005). Best
practices in exploratory factor analysis. Practical Assessment, Research
& Evaluation, 10(7), 1–9.
Dias Junior, J. J. L., & da Silva, A. B. (2022). Mobilizing adaptive competences in hackathon teams. Contextus: Revista Contemporânea de economia e gestão, 20(2), 280-294. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8632321
Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden,
V. (2014). From alpha to omega. British Journal of Psychology, 105(3),
399–412.
Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., &
Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in
psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272–299. https://doi.org/10.1037/1082-989X.4.3.272
Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating
structural equation models with unobservable variables and measurement
error. Journal of marketing research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.1177/002224378101800104
Francisco, E. N. S. D., & Peixoto, A. de L. A.
(2019). Adaptación e validación del
Cuestionario de Diseño del Trabajo (CDT) en Angola. Revista
Psicologia Organizações e Trabalho, 19(4), 836–845. https://doi.org/10.17652/rpot/2019.4.17513
Gagne, M., Parker, S. K.,
& Griffin, M. A. (2021). How does future work need to
be designed for optimal engagement? In J. P. Meyer & B. Schneider (Eds.), A research agenda for employee engagement in
a changing world of work (pp. 137–153). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781789907858.00017
Gagné, M., Parker, S. K., Griffin, M. A., Dunlop, P.
D., Knight, C., Klonek, F. E., &
Parent-Rocheleau, X. (2022). Understanding and shaping the future of work with
self-determination theory. Nature Reviews
Psychology, 1(7), 378-392. https://doi.org/10.1038/s44159-022-00056-w
Garmendia, P., Fernández-Salinero, S., Holgueras González, A. I., & Topa, G. (2023). Social
support and its impact on job satisfaction and emotional exhaustion. European
Journal of Investigation in Health, Psychology and Education, 13(12),
2827-2840. https://doi.org/10.3390/ejihpe13120195
Grant, A. M., & Parker, S. K. (2009). Redesigning
work design theories: The rise of relational and proactive perspectives. Academy of Management Annals, 3(1),
317–375. https://doi.org/10.5465/19416520903047327
Griffin, M. A., & Grote, G. (2020). When is more uncertainty better? A
model of uncertainty regulation and effectiveness. Academy of Management Review, 45(4), 745–765. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0271
Gross, J. J., & Thompson, R. A. (2007). Emotion
regulation: Conceptual foundations. In
J. J. Gross (Ed.), Handbook of emotion
regulation (pp. 3–26). The Guilford Press. https://www.researchgate.net/publication/303248970_Emotion_Regulation_Conceptual_Foundations
Hackman, J. R., & Oldham, G. R. (1975). Development of the job diagnostic survey.
Journal of Applied Psychology, 60(2), 159–170. https://doi.org/10.1037/h0076546
Hair Jr., J. F., Black, W. C., Babin, B. J.,
Anderson, R. E., & Tatham, R. L. (2009). Análise
multivariada de dados (6nd ed.). Bookman.
Hapsari, D., Riyanto,
S., & Endri, E. (2021). The
role of transformational leadership in building organizational citizenship: The
civil servants of Indonesia. The Journal
of Asian Finance, Economics and Business, 8(2), 595–604. http://dx.doi.org/10.13106/jafeb.2021.vol8.no2.0595
Hayton, J. C., Allen, D. G., & Scarpello, V.
(2004). Factor retention decisions. Organizational Research Methods,
7(2), 191–205.
Hernaus, T., Černe,
M., Sitar, A. S., Marić, M., & Melkić, S. (2026). Contextualizing
job design for individual work performance: The role of organizational strategy
and structure. Technology in society, 103147. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.103147
Horn, J. L. (1965). A rationale and test for the
number of factors. Psychometrika, 30(2), 179–185.
Hu, L., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria
for fit indexes. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55.
Jöreskog, K. G. (1967). Some contributions to maximum
likelihood factor analysis. Psychometrika, 32,
443–482.
Jorgensen, T. D., et al. (2022). semTools:
Useful tools for structural equation modeling. R package.
Kaiser, H. F. (1974). An index of factorial simplicity.
Psychometrika, 39, 31–36.
Kline, R. B. (2016). Principles and practice of
structural equation modeling (4th ed.). Guilford Press.
Kruse, P., Chipeta, E. M., & Ueberschär,
I. (2023). What keeps social entrepreneurs happy? Exploring personality, work design,
external support, and social impact as resources of social entrepreneurs’
mental well-being. Sustainability, 15(5), 4109. https://doi.org/10.3390/su15054109
Lapa Junior, G. L.,
Peruzzo, M. P., do Vale, N. M. C., Silva, F. M. M., Fagundes, D. A., da Rocha,
K. J., ... & de Sena, E. F. (2025).
Human values and socio-emotional competencies of teachers in crisis situations.
Observatorio de la
Economía Latinoamericana, 23(7), 9. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=10450237
Lizarazo, H. R. (2023). Socio-emotional competences of critical thinking
and problem solving in university education Habilidades socioemocionais
de pensamento crítico e resolução de. praxis. praxis, 23, 2023-232. https://doi.org/10.26620/uniminuto
MacCallum, R. C., Roznowski, M., & Necowitz, L. B. (1992). Model modifications in covariance
structure analysis. Psychological Bulletin, 111(3), 490–504.
Macedo, J. W. de L.,
& Silva, A. B. da. (2020). Construção e validação de uma escala de
competências socioemocionais no Brasil. Revista Psicologia: Organizações e
Trabalho, 20(2), 965–973. https://doi.org/10.17652/rpot/2020.2.17382
Macêdo, J. W. de L. (2019). Competências socioemocionais no serviço público: Um estudo com gerentes de atendimento do INSS [Dissertação de Mestrado, Universidade Federal da Paraíba]. Repositório Institucional UFPB. https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/16380
Marsh, H. W., Hau, K. T., & Wen, Z. (2004). In
search of golden rules. Structural Equation Modeling, 11(3), 320–341.
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified
treatment. Lawrence Erlbaum.
Mulyana, A., Ridaryanthi,
M., Faridah, S., Umarella,
F. H., & Endri, E. (2022). Socio-emotional leadership style as implementation
of situational leadership communication in the face of radical change. management, 11(3), 150-161. https://doi.org/10.36941/ajis-2022-0074
Morgeson, F. P., & Humphrey, S. E. (2006). The
Work Design Questionnaire (WDQ): Developing and validating a comprehensive
measure for assessing job design and the nature of work. Journal of Applied Psychology, 91(6), 1321–1339. https://doi.org/10.1037/0021-9010.91.6.1321
Ornaghi, V., Conte, E., Cavioni,
V., Farina, E., & Pepe, A. (2023). The role of teachers' socio-emotional
competence in reducing burnout through increased work engagement. Frontiers in Psychology, 14, 1295365. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1295365
Pereira,
A. C. L., Souza, H. A., Lucca, S. R. D., & Iguti, A. M. (2020). Fatores de riscos
psicossociais no trabalho: limitações para uma abordagem integral da saúde
mental relacionada ao trabalho. Revista
Brasileira de Saúde Ocupacional, 45, e18. https://www.scielo.br/j/rbso/a/Yj4VrBQcQ3tgQgHcnnGkC6F/
Ramos, P. A., Gonçalves,
H. S., Pereira, F. A., & Nunes, G. P. S. (2022). Estimations
of Work Ability Factors in the Face of the COVID-19 Pandemic. Revista Psicologia Organizações e Trabalho, 22(4), 2176-2184. https://doi.org/10.5935/rpot/2022.4.23307
Ramos, P., da Silva
Gomes, D. R. F., & Pereira, F. A. (2024). Trabalhabilidade, empregabilidade
e desenho de trabalho do ponto de vista dos servidores de uma instituição de
ensino superior. Perspectivas
Contemporâneas, 19. https://doi.org/10.54372/pc.2024.v19.3586
Rego, A., &
Fernandes, C. (2005). Inteligência emocional: Contributos adicionais para a
validação de um instrumento de medida. Psicologia, 19(1–2), 139–167. https://doi.org/10.17575/rpsicol.v19i1/2.401
Revelle, W. (2023). psych: Procedures for
psychological, psychometric, and personality research. R package.
Revelle, W., & Rocklin, T. (1979). Very simple
structure. Psychometrika, 44, 327–344.
Rosseel, Y. (2012). lavaan:
An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical
Software, 48(2), 1–36.
Santana-Martins, M., Nascimento, J. L., &
Sánchez-Hernández, M. I. (2022). Employees’ emotional awareness as an
antecedent of organizational commitment—The mediating role of affective
commitment to the leader. Frontiers in
Psychology, 13, 945304. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.945304
Santos, I. A. R. D., Amestoy, S. C., Silva, G. T. R.
D., Conceição, M. M. D., Varanda, P. A. G., Backes, V. M. S., ... & Santos, O. M. B. D.
(2024). Competências socioemocionais mobilizadas por enfermeiros-líderes no
enfrentamento da pandemia pelo covid-19 em um hospital universitário. Revista Gaúcha de Enfermagem, 45,
e20230247. https://www.scielo.br/j/rgenf/a/FQFxqHv9v4bGzcszJzMNpBz/?lang=pt
Silva, A. B. da (2023). Implications of a
mindfulness-based emotional education program on the well-being and
socioemotional competences of students. Revista Alcance, 30(2), 54-66. https://doi.org/10.14210/alcance.v30n2(Maio/Ago).p54-66
Utami, A. I. (2024). The role of emotional
creativity and self-disclosure in post-traumatic growth among healthcare
workers after the COVID-19 pandemic. Jurnal Psikologi, 51(2), 158–177. https://dx.doi.org/
Van den Broeck, A., et al. (2016). A review of
self-determination theory’s basic psychological needs at work. Journal of Management, 42(5), 1195–1229.
https://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0149206316632058
Yuan, K.-H., & Bentler, P. M. (2000). Three
likelihood-based methods. Sociological Methodology, 30, 165–200.
Zainudin, B., Sutawidjaya,
A. H., Saluy, A. B., Djamil,
M., & Endri, E. (2021). The effect of compensation, leadership, and
supervision on performance of government civil servants: Mediating role of
adversity quotient. Linguistics and Culture
Review, 5(1), 453-469. https://doi.org/10.21744/lingcure.v5n1.1988