Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo

• Autor: Jesús Calero, Paola Melissa
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad San Ignacio de Loyola
• Repositorio: USIL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/9790
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14005/9790
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Docente; Algoritmo; Modelo de simulación; Actitud laboral; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01

La presente investigación busca desarrollar un modelo predictivo para la exposición al riesgo psicosocial en los trabajadores de una empresa del sector educativo. Utilizando la metodología CRISP – DM, se aplicó una regresión logística binaria en los datos de una muestra de 487 trabajadores docentes y administrativos. Se encontró que las variables predictoras del riesgo psicosocial son el turno de trabajo y el sueldo del trabajador. Además, se encontró que ambas variables se relacionan positivamente con la aparición de riesgo psicosocial, siendo los turnos más disparejos y los sueldos más altos los que presentan una mayor exposición al mismo. Finalmente, se halló que el modelo predictivo desarrollado cuenta con un poder predictivo del 73.9%. El modelamiento predictivo fue otorgado a la empresa para ser utilizado por los departamentos de gestión humana y seguridad y salud en el trabajo para la implementación de planes de intervención focalizados y la actualización de los perfiles de selección de la organización.