Quais os principais fatores que explicam a variância dos resultados em contexto de assessment center?
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10451/56562 |
Resumo: | Dissertação de mestrado, Psicologia (Área de Especialização em Psicologia dos Recursos Humanos, do Trabalho e das Organizações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Psicologia, 2021 |
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Quais os principais fatores que explicam a variância dos resultados em contexto de assessment center?CompetênciasAvaliação de competênciasAvaliação de desempenhoDesempenho organizacionalObservação do comportamentoDissertações de mestrado - 2021Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::PsicologiaDissertação de mestrado, Psicologia (Área de Especialização em Psicologia dos Recursos Humanos, do Trabalho e das Organizações), Universidade de Lisboa, Faculdade de Psicologia, 2021O objetivo desta investigação é conhecer quais os principais fatores que explicam a variância dos resultados em contexto de assessment center. Os dados em análise foram recolhidos em assessment centers com objetivos de recrutamento, avaliação de potencial, e deteção de pontes fortes e necessidades de desenvolvimento. Para tal, as técnicas de avaliação utilizadas tiveram como base as 20 dimensões da Estrutura Universal de Competências da SHL, que define quais os comportamentos-chave para o desempenho eficaz de funções diversificadas. Para obter as soluções, foi realizada uma análise fatorial exploratória para extrair os componentes principais que melhor representam a distribuição dos dados. Adicionalmente, realizaram-se uma regressão linear bivariada e uma regressão múltipla standard para perceber de que forma as classificações nas dimensões da Estrutura Universal de Competências preveem a classificação global no assessment center. Os resultados sugerem a existência de dois principais fatores que explicam mais de 50% da variância dos resultados. Paralelamente, revelam que as classificações nas dimensões de competência Liderar e Supervisionar, Trabalhar com Pessoas, Persuadir e Influenciar e Aprender e Investigar assumem-se como preditores válidos, pois preveem 94,2% do resultado da classificação global. Como implicações para a prática, é reforçada a importância do treino dos avaliadores, de forma que o seu desempenho vá ao encontro do que é defendido pela International Task Force on Assessment Center Guidelines. É também importante classificar o comportamento dos participantes utilizando escalas de observação comportamental.The objective of this investigation is to access the main factors that explain the variance of results in an assessment center. The data under analysis was collected in assessment centers with the purpose of recruitment, assessment of potential, detection of strengths and development needs. For this, the assessment techniques used were based on the 20 dimensions of the SHL Universal Competency Framework, as it defines the key behaviors for the effective performance of several jobs. To obtain the solutions, an exploratory factor analysis was performed to extract the main components that best represent the data distribution. Additionally, a bivariate linear regression and a standard multiple regression were performed to understand how the ratings in each one of the Universal Competency Framework competency dimensions predict the overall rating. The results suggest the existence of two main factors that explain more than 50% of the variance in the results. At the same time, they reveal that the classifications in the competency Leading and Supervising, Working with People, Persuading and Influencing and Learning and Investigating are assumed to be valid predictors, as they predict 94,2% of the overall rating. As implications for practice, the importance of training the assessors is reinforced, so that their performance meets what is defended by the International Task Force on Assessment Center Guidelines. It is also important to assess participants’ behavior using behavioral observation scales.Paredes, IsabelRepositório da Universidade de LisboaPereira, Catarina Hesse2023-03-07T14:35:56Z20212021-06-212021-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/56562TID:203270533porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T17:04:14Zoai:repositorio.ul.pt:10451/56562Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:07:06.295052Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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