Estudio expost facto sobre la motivación y la satisfacción laboral (página 8)
Paso 8: Valor del Estadístico
F
Como último paso se hace el cálculo
del estadístico F, siguiendo la fórmula
establecida con anterioridad, sabiendo que:
Desviación | Tamaño Muestra | |
Muestreo 1 | 17.58 | 49 |
Muestreo 2 | 15.06 | 49 |
Cálculo del Estadístico:
Paso 9: Comparación
Como último paso, se realiza la
comparación del Estadístico calculado en el paso
anterior contra el valor
crítico obtenido de la tabla de Probabilidades de
Fisher. Es de notar que:
1.17 < 1.61 , por ende, Valor de
Estadístico < Valor Critico
Conclusión
Como se puede observar, la hipótesis nula planteada es aceptada,
debido a que el valor estadístico calculado es menor que
el valor crítico, por tanto se considera que no existen
variaciones entre las desviaciones estándar de las
puntuaciones obtenidas en el test de
Motivación y Satisfacción Laboral, al pasarlo 2 veces,
con lo cual se demuestra la confiabilidad de dicho
test.
- Análisis de
Correlación
El coeficiente de correlación describe la
magnitud de la relación entre dos conjuntos de
variables de
intervalo o de razón y fue encontrado por Kart Pearson
alrededor de 1900.
Para desarrollar el análisis de correlación, se
recomienda seguir los pasos que a continuación se
muestran:
Paso 1: Porcentaje de
Puntuación
Para comenzar el análisis, en primer lugar se
determinan los porcentajes de las puntuaciones obtenidas,
dependiendo del máximo que pueda alcanzarse en el test,
para nuestro caso, el mayor puntaje que pueden obtener es de
175, por tanto se utilizaría la siguiente
fórmula, para ambos muestreos:
Puntaje Muestreo 1 (X) | Puntaje Muestreo 2 | X% | Y% | (X%)2 | (Y%)2 | (X%)*(Y%) |
163 | 175 | 93.143 | 100.000 | 8675.592 | 10000.000 | 9314.286 |
161 | 163 | 92.000 | 93.143 | 8464.000 | 8675.592 | 8569.143 |
163 | 175 | 93.143 | 100.000 | 8675.592 | 10000.000 | 9314.286 |
163 | 167 | 93.143 | 95.429 | 8675.592 | 9106.612 | 8888.490 |
157 | 159 | 89.714 | 90.857 | 8048.653 | 8255.020 | 8151.184 |
161 | 143 | 92.000 | 81.714 | 8464.000 | 6677.224 | 7517.714 |
173 | 169 | 98.857 | 96.571 | 9772.735 | 9326.041 | 9546.776 |
169 | 163 | 96.571 | 93.143 | 9326.041 | 8675.592 | 8994.939 |
169 | 159 | 96.571 | 90.857 | 9326.041 | 8255.020 | 8774.204 |
157 | 163 | 89.714 | 93.143 | 8048.653 | 8675.592 | 8356.245 |
163 | 155 | 93.143 | 88.571 | 8675.592 | 7844.898 | 8249.796 |
151 | 131 | 86.286 | 74.857 | 7445.224 | 5603.592 | 6459.102 |
109 | 133 | 62.286 | 76.000 | 3879.510 | 5776.000 | 4733.714 |
129 | 155 | 73.714 | 88.571 | 5433.796 | 7844.898 | 6528.980 |
121 | 139 | 69.143 | 79.429 | 4780.735 | 6308.898 | 5491.918 |
155 | 147 | 88.571 | 84.000 | 7844.898 | 7056.000 | 7440.000 |
129 | 145 | 73.714 | 82.857 | 5433.796 | 6865.306 | 6107.755 |
149 | 143 | 85.143 | 81.714 | 7249.306 | 6677.224 | 6957.388 |
111 | 143 | 63.429 | 81.714 | 4023.184 | 6677.224 | 5183.020 |
131 | 157 | 74.857 | 89.714 | 5603.592 | 8048.653 | 6715.755 |
147 | 153 | 84.000 | 87.429 | 7056.000 | 7643.755 | 7344.000 |
129 | 133 | 73.714 | 76.000 | 5433.796 | 5776.000 | 5602.286 |
155 | 157 | 88.571 | 89.714 | 7844.898 | 8048.653 | 7946.122 |
153 | 145 | 87.429 | 72.500 | 7643.755 | 5256.250 | 6338.571 |
117 | 131 | 66.857 | 65.500 | 4469.878 | 4290.250 | 4379.143 |
127 | 141 | 72.571 | 70.500 | 5266.612 | 4970.250 | 5116.286 |
141 | 137 | 80.571 | 68.500 | 6491.755 | 4692.250 | 5519.143 |
143 | 143 | 81.714 | 71.500 | 6677.224 | 5112.250 | 5842.571 |
153 | 147 | 87.429 | 73.500 | 7643.755 | 5402.250 | 6426.000 |
149 | 145 | 85.143 | 72.500 | 7249.306 | 5256.250 | 6172.857 |
139 | 145 | 79.429 | 72.500 | 6308.898 | 5256.250 | 5758.571 |
114 | 133 | 65.143 | 66.500 | 4243.592 | 4422.250 | 4332.000 |
145 | 138 | 82.857 | 69.000 | 6865.306 | 4761.000 | 5717.143 |
149 | 141 | 85.143 | 70.500 | 7249.306 | 4970.250 | 6002.571 |
145 | 141 | 82.857 | 70.500 | 6865.306 | 4970.250 | 5841.429 |
119 | 145 | 68.000 | 72.500 | 4624.000 | 5256.250 | 4930.000 |
155 | 147 | 88.571 | 73.500 | 7844.898 | 5402.250 | 6510.000 |
129 | 131 | 73.714 | 65.500 | 5433.796 | 4290.250 | 4828.286 |
129 | 118 | 73.714 | 59.000 | 5433.796 | 3481.000 | 4349.143 |
117 | 125 | 66.857 | 62.500 | 4469.878 | 3906.250 | 4178.571 |
125 | 125 | 71.429 | 62.500 | 5102.041 | 3906.250 | 4464.286 |
125 | 123 | 71.429 | 61.500 | 5102.041 | 3782.250 | 4392.857 |
123 | 124 | 70.286 | 62.000 | 4940.082 | 3844.000 | 4357.714 |
125 | 121 | 71.429 | 60.500 | 5102.041 | 3660.250 | 4321.429 |
129 | 137 | 73.714 | 68.500 | 5433.796 | 4692.250 | 5049.429 |
161 | 123 | 92.000 | 61.500 | 8464.000 | 3782.250 | 5658.000 |
163 | 129 | 93.143 | 64.500 | 8675.592 | 4160.250 | 6007.714 |
143 | 119 | 81.714 | 59.500 | 6677.224 | 3540.250 | 4862.000 |
145 | 121 | 82.857 | 60.500 | 6865.306 | 3660.250 | 5012.857 |
Suma | 3788.057 | 3325.950 | 312858.187 | 240222.225 | 272680.671 |
Paso 2: Grafica de
Dispersión
Con los datos
obtenidos, se hace el gráfico de dispersión de
Porcentaje del Puntaje del Muestreo 1 (X%) vrs Porcentaje del
Puntaje del Muestreo 2 (Y%), este gráfico se muestra a
continuación:
Como se puede observar en el gráfico, la
relación existente es debil positiva
Paso 3: Coeficiente de correlación
(r)
Ahora se procede a hacer el respectivo cálculo
del coeficiente de correlación mediante la siguiente
formula:
Donde:
n: Tamaño de la muestra
X%: Porcentaje de la Puntuación del muestreo
1
Y%: Porcentaje de la Puntuación del muestreo
2
Calculo del coeficiente de
correlación:
Paso 4: Interpretación
El valor del coeficiente de correlación se
puede interpretar en base a los rangos que se muestran a
continuación:
Tipo de | Valor o Rango de | |
1 | Perfecta | 1 |
2 | Excelente | 0.9<=r<1 |
3 | Buena | 0.8<=r<0.9 |
4 | Regular | 0.5<=r<0.8 |
5 | Mala | r<0.5 |
Como se observó en el gráfico, la
dispersión que muestran los datos es pequeña
(débil), lo cual se corrobora con el cálculo del
coeficiente de correlación, el cual obtuvo un valor
aproximado de 0.9144, mostrando una excelente
correlación, por tanto se marca la
confiabilidad que posee el test de Motivación y Satisfacción
Laboral
Anexo 5: Tabla de
Porcentajes de la distribución F
AUTORAS:
Claudia Maricela García
Peña
Kenny Geraldina Pacas Lara
Linda Ruth Geraldine Ramirez Alas
Estudiantes de Ingeniería Industrial en Universidad
de El Salvador
Cátedra Psicología del
Trabajo
Mayo de 2006
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