Uma indústria têxtil, fabricante de roupas jeans, tem enfrentado problemas com o aumento da concorrência de empresas estrangeiras que possuem preço mais competitivo que o seu e está buscando estratégias para recuperar a parcela de mercado perdida. Uma das fragilidades encontradas foi o declínio de desempenho da equipe de vendas. A área de gestão de pessoas observou que os níveis de motivação dos vendedores têm se reduzido e sugeriu que se avaliasse a relação entre motivação e desempenho em vendas para que se legitimasse a criação de novas estratégias motivacionais caso essa relação fosse observada. Foi criado um modelo de regressão linear simples em que a variável dependente é vendas. Os resultados são apresentados a seguir: Estatística de regressão R múltiplo 0,299077 R-Quadrado 0,089447 R-quadrado ajustado 0,087966 Erro padrão 263,6172 Observações 617 ANOVA gl SQ MQ F F de significação Regressão 1 4198388 4198388 60,41365 0,00 Resíduo 615 42738833 69494,04 Total 616 46937221 Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Interseção 178,2872 59,37793 3,002583 0,00 61,67907 294,8952 motivação 51,96102 6,685135 7,772622 0,00 38,83256 65,08948 É possível afirmar que houve regressão? Considere alpha equals space 5 percent sign. Há regressão, pois a ANOVA aceita H0, o que implica que pelo menos um coeficiente beta é diferente de zero, portanto há relação entre x e y. Não há regressão, pois a ANOVA rejeita H0, o que implica que nenhum coeficiente beta é diferente de zero, portanto não há relação entre x e y. Não há regressão, pois a ANOVA aceita H0, o que implica que nenhum coeficiente beta é diferente de zero, portanto não há relação entre x e y. Há regressão, pois a ANOVA rejeita H0, o que implica que pelo menos um coeficiente beta é diferente de zero, portanto há relação entre x e y. Há regressão, pois a ANOVA rejeita H0, o que implica que nenhum coeficiente beta é diferente de