Propiedades psicométricas de una escala para identificar la tipología de colaboradores en empresas del sector minero 2023
La presente investigación psicométrica tuvo como objetivo general construir una escala para identificar el tipo de colaborador y analizar sus propiedades psicométricas en colaboradores de empresas del sector minero. Este instrumento fue construido según las bases teóricas brindadas por Huete (2003),...
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| Autores principales: | , , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de pregrado |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2023
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
| Etiquetas: |
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| author | Patatingo Fernandez, Yeny Ccori Zúñiga, Deymy Shemia Mamani Ito, Flor de Anyel |
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| description | La presente investigación psicométrica tuvo como objetivo general construir una escala para identificar el tipo de colaborador y analizar sus propiedades psicométricas en colaboradores de empresas del sector minero. Este instrumento fue construido según las bases teóricas brindadas por Huete (2003), posee dos dimensiones denominadas satisfacción e identificación laboral, dimensiones que, al concatenar brindan un tipo de comportamiento del colaborador. La población beneficiaria estuvo conformada por 407 colaboradores, que según autoinforme poseen contrato vigente con alguna empresa minera. La metodología corresponde a un corte transversal, enfoque cuantitativo y tipo psicométrico. Los hallazgos han demostrado que la escala presenta un grado de validez basada en contenido en la dimensión satisfacción bastante aceptable (V=1 [IC95%0.610-1]), de la misma manera, la dimensión identificación presenta un grado de validez aceptable (V=0.992 [IC95%0.601-1]). En cuanto a la validez de constructo, se usó el AFE con método de extracción “máxima verosimilitud” con método de rotación “oblimin” (KMO=0.958; p=0.000), análisis que permitió comprobar la existencia de dos factores, sin embargo, existen incongruencias entre la matriz de cargas factoriales y la matriz de constructo, por lo que se optó por contrastar el modelo por AFC, análisis que sugiere eliminar algunos ítems que no aportaban una buena convergencia del modelo, siendo así que, después del filtro, se encontró mejores índices como un CMIN=644; GL=274; CMIN/GL=2.3; p=0.000; CFI=0.932; TLI=0.925; SRMR= 0.0377 y RMSEA= 0.0577; por otro lado, la confiabilidad se extrajo mediante Alfa de Cronbach y Omega de McDonal los cuales alanzaron un αF1=0.911 [IC95% 0.897 - 0.923] y un ωF1=0.911 [IC95% 0.899 - 0.924] asimismo, en el factor 2 se encontró un αF2=0.906 [IC95% 0.892- 0.918] y un ωF2=0.910 [IC95% 0.897- 0.923]; demostrándose así que el instrumento presenta adecuadas propiedades psicométricas iniciales. |
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