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

Descripción del Articulo

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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
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
id USIL_0128400407bc15a736b8f0d2b750eba4
oai_identifier_str oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/9790
network_acronym_str USIL
network_name_str USIL-Institucional
repository_id_str 3128
spelling 409491a9-8e4f-4f6f-8d79-232346a37018-1Egües Martínez, Moisés64ee4ed0-b217-45ca-b7bb-5a6ebdc4641d-1Jesús Calero, Paola Melissa2020-03-11T14:43:14Z2020-03-11T14:43:14Z2019La 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.Tesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.14005/9790spaUniversidad San Ignacio de LoyolaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad San Ignacio de LoyolaRepositorio Institucional - USILreponame:USIL-Institucionalinstname:Universidad San Ignacio de Loyolainstacron:USILDocenteAlgoritmoModelo de simulaciónActitud laboralhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUPublication2585754572555581612296https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisIngenieríaUniversidad San Ignacio de Loyola. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería Informática y de SistemasTítulo ProfesionalIngeniero Informático y de SistemasORIGINAL2019_Jesus-Calero.pdf2019_Jesus-Calero.pdfTexto completoapplication/pdf1202836https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/cacd6e47-449a-4a68-aacb-ba5d501cec5b/download8890e1d30546506f0cdb7427e724c036MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8403https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/fb6b9d7f-a5f0-4ddc-a16c-edcf71103769/downloadf9976ed1e62b1fd0bb0352d58dba7be2MD52TEXT2019_Jesus-Calero.pdf.txt2019_Jesus-Calero.pdf.txtExtracted texttext/plain76880https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/36b9ec5c-6580-450a-84fa-00eb36f2f55a/download431a2d9ff27a02f5bda2fc2a827fbe15MD53THUMBNAIL2019_Jesus-Calero.pdf.jpg2019_Jesus-Calero.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8572https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/e0f2afaa-9935-4846-98bd-414fd357e42c/downloadb2cd087cf14ddcb2b832ae99ae4d722cMD5420.500.14005/9790oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/97902023-04-17 10:03:34.61http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.usil.edu.peRepositorio institucional de la Universidad San Ignacio de Loyolarepositorio.institucional@usil.edu.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
dc.title.es_ES.fl_str_mv Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
title Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
spellingShingle Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
Jesús Calero, Paola Melissa
Docente
Algoritmo
Modelo de simulación
Actitud laboral
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
title_short Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
title_full Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
title_fullStr Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
title_full_unstemmed Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
title_sort Modelamiento predictivo de riesgos psicosociales en trabajadores de una empresa del sector educativo
author Jesús Calero, Paola Melissa
author_facet Jesús Calero, Paola Melissa
author_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Egües Martínez, Moisés
dc.contributor.author.fl_str_mv Jesús Calero, Paola Melissa
dc.subject.es_ES.fl_str_mv Docente
Algoritmo
Modelo de simulación
Actitud laboral
topic Docente
Algoritmo
Modelo de simulación
Actitud laboral
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
description 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.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-03-11T14:43:14Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-03-11T14:43:14Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2019
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.14005/9790
url https://hdl.handle.net/20.500.14005/9790
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.none.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv Universidad San Ignacio de Loyola
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv PE
dc.source.es_ES.fl_str_mv Universidad San Ignacio de Loyola
Repositorio Institucional - USIL
dc.source.none.fl_str_mv reponame:USIL-Institucional
instname:Universidad San Ignacio de Loyola
instacron:USIL
instname_str Universidad San Ignacio de Loyola
instacron_str USIL
institution USIL
reponame_str USIL-Institucional
collection USIL-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/cacd6e47-449a-4a68-aacb-ba5d501cec5b/download
https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/fb6b9d7f-a5f0-4ddc-a16c-edcf71103769/download
https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/36b9ec5c-6580-450a-84fa-00eb36f2f55a/download
https://repositorio.usil.edu.pe/bitstreams/e0f2afaa-9935-4846-98bd-414fd357e42c/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 8890e1d30546506f0cdb7427e724c036
f9976ed1e62b1fd0bb0352d58dba7be2
431a2d9ff27a02f5bda2fc2a827fbe15
b2cd087cf14ddcb2b832ae99ae4d722c
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional de la Universidad San Ignacio de Loyola
repository.mail.fl_str_mv repositorio.institucional@usil.edu.pe
_version_ 1865367797159165952
score 13.086692
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).