Objetivo:descrever aspectos do trabalho, auscultar opiniões, relatar agressões e estimar o grau de satisfação com o trabalho de funcionários de duas penitenciárias estaduais de Avaré - SP.Métodos:estudo epidemiológico transversal, com coleta de informações realizada por meio de questionário auto-aplicável não identificado. Pesquisou-se associação entre aspectos do trabalho, opiniões e histórico de agressões no trabalho.Resultados:participaram 301 sujeitos, majoritariamente homens (85,4%) no grupo etário de 30 a 49 anos (61,1%); tempo médio no serviço 12,9 anos; 46,8% realizavam horas-extras; 68,2% relataram sofrer agressões físicas, verbais ou ameaças no trabalho. Exercer atividade repressiva e contato direto com detentos mostraram associação significativa com sofrer agressões (x2 = 4,31; p = 0,0038 e x2 = 6,65; p = 0,0099, respectivamente). Apenas 27,1% dos entrevistados referiu acreditar na possibilidade de continuar no emprego mantidas as condições de trabalho. Observou-se associação entre insatisfação no trabalho e histórico de agressão (x2 = 5,976: p=0,014). Conclusão: o estudo revela o cotidiano de violência que caracteriza o trabalho nas penitenciárias estudadas.

Objective:to describe work-related characteristics, hear opinions, report aggressions and estimate the degree of work satisfaction among workers of two state prisons in Avaré, São Paulo, Brazil.Methods:cross section epidemiological study, gathering information through anonymous self administered questionnaire. We sought association between work characteristics, opinions and work place aggressions.Results:301 subjects were enrolled, mostly men (85.4%) whose ages ranged between 30 and 49 years (61.1%) with a mean job time of 12.9 years. 46.8% worked extra hours, 68.2% reported worksite verbal or physical aggression, and threatening. Being engaged in repressive activities and being in straight contact with prisoners show a significant association with suffering aggressions (x2 = 4.31; p = 0.0038 e x2 = 6.65; p = 0.0099, respectively). Only 27.1% of the interviewed prison workers mentioned the desire of keeping their jobs under the same working conditions. There was an association between job dissatisfaction and aggression (x2 = 5.976: p=0.014).Conclusion:this study revealed daily violence that characterizes work in the studied prisons.

O presente artigo tem por finalidade apresentar uma metodologia, composta por técnicas de Análise Multivariada, para a construção de um modelo estatístico de regressão linear múltipla para avaliação de imóveis em função de suas características (variáveis, atributos). É aplicada, inicialmente, a análise de agrupamento aos dados de cada classe de imóvel urbano (apartamentos, residências e terrenos) para obtenção de grupos homogêneos dentro de cada classe e, em correspondência, são determinados discriminantes para alocar futuros itens nesses grupos, pelo método do escore discriminante quadrático. Em seguida, aplica-se a técnica da análise de componentes principais (ACP) para resolver o problema da multicolinearidade que pode existir entre as variáveis do modelo. Os escores das componentes principais são, então, as novas variáveis independentes, e com elas é ajustado um modelo de regressão linear múltipla para cada grupo de imóveis homogêneos dentro de cada classe. a metodologia foi aplicada a um conjunto de 119 imóveis, referentes a 44 apartamentos, 51 casas e 24 terrenos, da cidade de Campo Mourão, PR. O modelo para cada grupo homogêneo, dentro de cada classe de imóveis avaliados, apresentou um ajuste adequado aos dados e uma capacidade preditiva bastante satisfatória.

The purpose of this paper is to present a methodology composed by Multivariate Statistical Analysis techniques in order to build a Statistical Multiple Linear Regression Model to evaluate some estates according to their characteristics (variables, attributes). First, a Clustering Analysis was applied to the data of each urban estate class (apartments, houses or lots) to categorize similar groups and, correspondingly, the discriminant was defined in order to assign future items to these groups, by means of the Quadratic Score Discriminant Method. Next, the Principal Components Analysis (P.C.A.) was applied to solve the multicolinearity problem that may exist among the variables in the model. The scores of the principal components become then the new independent variables and with them a Multiple Linear Regression model was adjusted to each group of similar estate within each class. This methodology was applied to a set of 119 estates including 44 apartments, 51 houses and 24 lots in the city of Campo Mourão, PR. The model for each similar group in each class of the evaluated estates presented an adequate adjustment to the data and a satisfactory predictive capacity.