Bienestar laboral y el compromiso organizacional en los trabajadores del sector ferretero, Arequipa 2025

• Autores: Machi Paredes, Lorena Gladys, Puma Velasquez, Yanina Soledad
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/13859
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/13859
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Bienestar laboral; Compromiso organizacional; Sector ferretero; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

Con esta investigación se pretende reconocer una conexión relacional que pueda existir en los indicadores de bienestar laboral y el compromiso organizacional en los trabajadores del sector ferretero, en Arequipa 2025. Se empleó un enfoque cuantitativo con un alcance correlacional y un diseño no experimental de corte transversal. El grupo seleccionado para el estudio incluyo a 350 fuerza laboral del sector ferretero en Arequipa, se utilizó para bienestar laboral el cuestionario adaptado de Ramón Rueda; y para compromiso organizacional el cuestionario creado; Meyer y Allen e integrado por; Maricruz Neyra, mediante una revisión científica rigurosa y a las adecuaciones implementadas para este trabajo, fue posible integrar y examinar la información en el software Jamovi 2.4.2. Tras el procesamiento de los datos, los resultados evidenciaron los datos no seguían una distribución normal, fue necesario aplicar pruebas no paramétricas. En este contexto, se identificó una correlación significativa utilizando el coeficiente de Spearman (Rho). El análisis reveló una conexión favorable entre los indicadores estudiados, que tiene un resultado de Rho = 0.774**. En consecuencia, los resultados muestran que presenta una asociación en ambos factores mencionados, se deduce, que un cambio en una de ellas provoca un efecto proporcional en la otra; esta relación directa sugiere que, al modificar el valor de una variable, es posible predecir con cierta precisión cómo se comportará la segunda, lo cual es fundamental para comprender el fenómeno estudiado.