CLOUSTER Y PRUEBAS DE HIPOTESIS
Zuriel F Peña Ubarne
2023-08-05
DESCRIPTIVOS GENERALES
A partir de la imagen anterior se puede observar la proporcion de hombres y mujeres que participaron en el estudio. En relación a la figura A, se tiene que 66 participantes fueron mujeres lo que corresponde al 65.35% y 35 de los participantes fueron hombres que corresponden al 34.65%. Entre tanto, en la figura B se puede observar la cantidad de participantes diferenciados por profesiones, donde: intrumentador quirúrgico, médico, enfermero y Ginecólogo fueron las que mas destacaron con 23, 20, 13 y 12 participantes respectivamente.
ANALISIS BIVARIADO CUESTIONARIO MBI
DISTRIBUCIÓN DE CADA PREGUNTA CUESTIONARIO MBI
ANALISIS BIVARIADO CUESTIONARIO DUWAS
DENSIDAD POR CADA PREGUNTA DUWAS
ANÁLISIS DE CORRELACIÓN
El análisis de correlación consiste en un procedimiento estadístico para determinar si dos variables están relacionadas o no. El resultado del análisis es un coeficiente de correlación que puede tomar valores entre -1 y +1. El signo indica el tipo de correlación entre las dos variables . Un signo positivo indica que existe una relación positiva entre las dos variables; es decir, cuando la magnitud de una incrementa, la otra también. Un signo negativo indica que existe una relación negativa entre las dos variables. Valores muy cercanos a cero indican una correlación débil o casi nula.
Con la finalidad de buscar correlaciones entre las variables del MBI y DUWAS se observa en la primera imagen que las correlaciones solo se dan entre variables pertenecientes aun mismo instrumento (a mayor tono azul mayor es la correlación positiva y a mayor tono rojo es más fuerte la correlación negativa. Tonos muy claros indican correlaciones muy bajas). Es el MBI donde estas tienden a ser más altas ya sea en sus valores positivos o negativos, por tanto es la zona con mayor presencia de colores..
En la segunda imagen (forma circular) se pueden apreciar de otra forma las distintas correlaciones entre ambos cuestionarios, las líneas verdes indican correlaciones positivas y entre mayor grosor tenga, más fuerte es la correlación. La linea roja indica correlaciones negativas.
Como se puede observar, La mayoria de correlacioens tienen grosor de lineas muy delagadas por lo que son débiles. Las correlaciones mas fuertes está ocurriendo para el grupo de variables x22, x5m, etc que son las variables pertenecientes al cuestionario MBI.
Para obtener otras perspectiva de nuestros datos, se genera un es un mapa de calor donde las zonas que más “calor” presentan, son aquellas que ocurren con las variables del cuestionario MBI. Por tanto, presentan una mayor correlación.
a partir de lo anterior, se decide realizar pruebas de significancia estadística en relación a las correlaciones encontradas. Puntualmente se aplicará la prueba de correlación de spearman dado que nuestros datos no son continuos y además no verifican el supuesto de normalidad.
Las hipótesis de la prueba de correlación de Epearman se especifican de la siguiente manera:
H0: No hay relación etre x e y
H1: Hay relación entre x e y
con un nivel de significancia de 0.05 se rechaza H0 en favor de H1 si el valor p obtenido es menor que 0.05.
##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X3MBI and dataliker$X1DUWAS
## S = 205284, p-value = 0.04997
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.1955982##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X4MBI and dataliker$X2DUWAS
## S = 174499, p-value = 0.8715
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.0162999##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X5MBI and dataliker$X3DUWAS
## S = 138980, p-value = 0.05628
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.1905656##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X6MBI and dataliker$X4DUWAS
## S = 155777, p-value = 0.3563
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.0927351##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X7MBI and dataliker$X5DUWAS
## S = 162517, p-value = 0.5953
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.05348262##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X8MBI and dataliker$X6DUWAS
## S = 154813, p-value = 0.3278
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.09835015##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X9MBI and dataliker$X7DUWAS
## S = 176521, p-value = 0.7805
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.02807749##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X10MBI and dataliker$X8DUWAS
## S = 157801, p-value = 0.421
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.08094976##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X11MBI and dataliker$X9DUWAS
## S = 161739, p-value = 0.5644
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.0580132##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X12MBI and dataliker$X10DUWAS
## S = 147094, p-value = 0.1528
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.1433053##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X13MBI and dataliker$X11DUWAS
## S = 158286, p-value = 0.4374
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.07812496##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X14MBI and dataliker$X12DUWAS
## S = 169797, p-value = 0.9124
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.01108613##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X15MBI and dataliker$X13DUWAS
## S = 168463, p-value = 0.8516
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.01885384##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X16MBI and dataliker$X1DUWAS
## S = 176448, p-value = 0.7837
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.02765008##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X17MBI and dataliker$X14DUWAS
## S = 188927, p-value = 0.3181
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.1003305##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X18MBI and dataliker$X15DUWAS
## S = 167104, p-value = 0.7905
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.0267688##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X19MBI and dataliker$X16DUWAS
## S = 180122, p-value = 0.6262
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.04905176##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X20MBI and dataliker$X17DUWAS
## S = 168405, p-value = 0.8489
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.01919027##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X21MBI and dataliker$X18DUWAS
## S = 169455, p-value = 0.8968
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.0130728##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X22MBI and dataliker$X19DUWAS
## S = 187382, p-value = 0.3637
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.09133307##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: dataliker$X23MBI and dataliker$X20DUWAS
## S = 170334, p-value = 0.9371
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## 0.00795636A partir de lo anterior se puede observar por los p-values que son mayores a 0.05 por tanto se rechaza H1 en favor de HO. Es decir, no hay correlación entre las variables pertenecientes al cuestionario MBI y las variables pertenecientes al cuestionario DUWAS.
ANALISIS FACTORIAL
Dado los resultados obtenidos en las pruebas de correlaciones se procede a realizar ANÁLISIS FACTORIAL, una técnica estadística multivariada que permite expresar p variables observables como una combinación lineal de m variables denominadas factores. En este orden de ideas, lo que se busca es nalizar si por medio de factores las variables de MBI y DUWAS podrían agruparse en ciertos factores. A partir de las imagénes 1 y 2 se puede observar que el número de factores adecuado sería 5.
Para llevar a cabo el Análisis factorial se aplica el test de Bartlett a partir de la matriz de correlaciones con la finalidad de comprobar que nuestras variables no está correlacionadas. Las hipotesis nula y alternativa son las siguientes:
HO: Las variables no están correlacionadas en la muestra
H1: las variables están correlacionadas en la muestra.
Con univel de significancia de 0.05 se rechaza Ho en favor de H1 si el valor p obtenido es menor que 0.05.
dataliker<- data.frame(datal1,datal2)
mat_cor <- hetcor(dataliker)$correlations
cortest.bartlett(mat_cor, n=101)->p_esf
p_esf$p## [1] 4.585566e-131Dado que el valor p obtenido es muy pequeño se prosigue con el análisis factorial.
## Parallel analysis suggests that the number of factors = 5 and the number of components = NA
Como habiamos dicho el número de factores a obtener sería 5. En este orden de ideas, como se puede apreciar en la última imagen, los factores MRI y MR2 los cuales regogen la mayor variablidad se compenen de variables de un mismo cuestionario. Los factores MR3 y MR4 siguen esta misma tendencia con menor número de variables agrupadas. Solo el factor 5 parace agrupar unas pocas variables de cada cuestionario. Por tanto, las variables de cada cuestionario no se pueden expresar como combincion lineal de los factores encontrados.
CLOUSTERS
En base con lo que se ha venido desarrollando, se decide aplicar la tecnica de clouster, perteneciente al análisis multivariado y cuyo objetivo es ajustar o agrupar por conglomerados individuos que tengan caráteristicas comunes u homogeneas.
Como se puede apreciar en la última imagen, los individuos más homogeneos se tienden a ubicar en cada clouster (entendido este como grupos de individuos más parecidos). Una vez se clasifican los individuos, se propone analizar los resultados de MBI y DUWAS por cada uno de elllos. Primeramente se procederá describiendo a los indivivuos pertenecientes a cada closter.
DESCRIPTIVOS AL INTERIOR CLOUSTER 1
##
## F M
## Mañana 8 4
## Noche 1 0
## Tarde 1 1
## Todos 46 24
DESCRIPTIVO RESULTADOS MBI CLOUSTER 1
##
## Alto Bajo Moderado
## F 8 35 13
## M 4 20 5
##
## Alto Bajo Moderado
## F 2 34 20
## M 1 18 10
##
## Alto Bajo Moderado
## F 31 9 16
## M 21 2 6
##
## Alto Bajo Moderado
## Administrador de empresas 0 1 0
## Anestesiologo 0 2 2
## Auditor 0 1 0
## Auxiliar de enfermería 0 7 3
## Cardiólogo 1 1 0
## Cirujano 0 3 0
## Enfermero 1 9 1
## Ginecólogo 2 8 0
## Instrumentador Quirúrgico 4 9 10
## Médico 2 11 2
## Neurocirujano 0 1 0
## Ortopedista 1 1 0
## Otorrinolaringólogo 1 0 0
## Urólogo 0 1 0
##
## Alto Bajo Moderado
## Administrador de empresas 0 0 1
## Anestesiologo 0 2 2
## Auditor 0 0 1
## Auxiliar de enfermería 0 7 3
## Cardiólogo 0 2 0
## Cirujano 0 3 0
## Enfermero 0 6 5
## Ginecólogo 0 9 1
## Instrumentador Quirúrgico 2 11 10
## Médico 1 8 6
## Neurocirujano 0 1 0
## Ortopedista 0 1 1
## Otorrinolaringólogo 0 1 0
## Urólogo 0 1 0
##
## Alto Bajo Moderado
## Administrador de empresas 1 0 0
## Anestesiologo 3 0 1
## Auditor 0 0 1
## Auxiliar de enfermería 8 1 1
## Cardiólogo 2 0 0
## Cirujano 2 0 1
## Enfermero 5 2 4
## Ginecólogo 7 0 3
## Instrumentador Quirúrgico 12 4 7
## Médico 9 3 3
## Neurocirujano 1 0 0
## Ortopedista 1 1 0
## Otorrinolaringólogo 0 0 1
## Urólogo 1 0 0
##
## Alto Bajo Moderado
## Mañana 1 8 3
## Noche 0 1 0
## Tarde 0 2 0
## Todos 11 44 15
##
## Alto Bajo Moderado
## Mañana 0 9 3
## Noche 0 0 1
## Tarde 0 1 1
## Todos 3 42 25
##
## Alto Bajo Moderado
## Mañana 8 0 4
## Noche 0 0 1
## Tarde 1 1 0
## Todos 43 10 17
DESCRIPTIVO RESULTADOS DUWAS CLOUSTER 1
##
## 0 1
## F 22 34
## M 10 19
##
## 0 1
## F 27 29
## M 13 16
##
## 0 1
## Administrador de empresas 0 1
## Anestesiologo 3 1
## Auditor 0 1
## Auxiliar de enfermería 2 8
## Cardiólogo 1 1
## Cirujano 0 3
## Enfermero 4 7
## Ginecólogo 2 8
## Instrumentador Quirúrgico 9 14
## Médico 8 7
## Neurocirujano 0 1
## Ortopedista 1 1
## Otorrinolaringólogo 1 0
## Urólogo 1 0
##
## 0 1
## Administrador de empresas 0 1
## Anestesiologo 2 2
## Auditor 0 1
## Auxiliar de enfermería 2 8
## Cardiólogo 2 0
## Cirujano 1 2
## Enfermero 5 6
## Ginecólogo 4 6
## Instrumentador Quirúrgico 12 11
## Médico 9 6
## Neurocirujano 0 1
## Ortopedista 1 1
## Otorrinolaringólogo 1 0
## Urólogo 1 0
##
## 0 1
## Mañana 8 4
## Noche 0 1
## Tarde 0 2
## Todos 24 46
##
## 0 1
## Mañana 8 4
## Noche 0 1
## Tarde 0 2
## Todos 32 38
DESCRIPTIVOS CLOSUTER 2
##
## F M
## Todos 3 2
DESCRIPTIVO RESULTADOS MBI CLOUSTER 2
##
## Alto
## F 3
## M 2
##
## Alto Moderado
## F 2 1
## M 2 0
##
## Bajo Moderado
## F 2 1
## M 2 0
##
## Alto
## Auditor 2
## Enfermero 1
## Ginecólogo 1
## Médico 1
##
## Alto Moderado
## Auditor 1 1
## Enfermero 1 0
## Ginecólogo 1 0
## Médico 1 0
##
## Bajo Moderado
## Auditor 1 1
## Enfermero 1 0
## Ginecólogo 1 0
## Médico 1 0
##
## Alto
## Todos 5
##
## Alto Moderado
## Todos 4 1
##
## Bajo Moderado
## Todos 4 1
DESCRIPTIVO RESULTADOS DUWAS CLOUSTER 2
##
## 0 1
## F 1 2
## M 2 0
##
## 0 1
## F 2 1
## M 2 0
##
## 0 1
## Auditor 0 2
## Enfermero 1 0
## Ginecólogo 1 0
## Médico 1 0
##
## 0 1
## Auditor 1 1
## Enfermero 1 0
## Ginecólogo 1 0
## Médico 1 0
##
## 0 1
## Todos 3 2
##
## 0 1
## Todos 4 1
DESCRIPTIVO CLOSTER 3
##
## F M
## Mañana 1 0
## Todos 6 4
DESCRIPTIVO RESULTADOS MBI CLOUSTER 3
##
## Alto Bajo Moderado
## F 6 1 0
## M 2 1 1
##
## Alto Moderado
## F 3 4
## M 2 2
##
## Alto Bajo Moderado
## F 3 2 2
## M 1 2 1
##
## Alto Bajo Moderado
## Administrador de empresas 1 0 0
## Anestesiologo 1 0 0
## Auditor 1 0 0
## Enfermero 0 1 0
## Ginecólogo 1 0 0
## Médico 4 0 0
## Ortopedista 0 0 1
## Visitador Medico 0 1 0
##
## Alto Moderado
## Administrador de empresas 0 1
## Anestesiologo 0 1
## Auditor 1 0
## Enfermero 1 0
## Ginecólogo 1 0
## Médico 2 2
## Ortopedista 0 1
## Visitador Medico 0 1
##
## Alto Bajo Moderado
## Administrador de empresas 1 0 0
## Anestesiologo 0 0 1
## Auditor 1 0 0
## Enfermero 1 0 0
## Ginecólogo 0 1 0
## Médico 0 2 2
## Ortopedista 0 1 0
## Visitador Medico 1 0 0
##
## Alto Bajo Moderado
## Mañana 1 0 0
## Todos 7 2 1
##
## Alto Moderado
## Mañana 0 1
## Todos 5 5
##
## Alto Bajo Moderado
## Mañana 1 0 0
## Todos 3 4 3
DESCRIPTIVO RESULTADOS DUWAS CLOUSTER 3
##
## 0 1
## F 3 4
## M 3 1
##
## 0 1
## F 3 4
## M 2 2
##
## 0 1
## Administrador de empresas 0 1
## Anestesiologo 1 0
## Auditor 0 1
## Enfermero 1 0
## Ginecólogo 1 0
## Médico 3 1
## Ortopedista 0 1
## Visitador Medico 0 1
##
## 0 1
## Administrador de empresas 0 1
## Anestesiologo 1 0
## Auditor 0 1
## Enfermero 0 1
## Ginecólogo 1 0
## Médico 3 1
## Ortopedista 0 1
## Visitador Medico 0 1
##
## 0 1
## Mañana 0 1
## Todos 6 4
##
## 0 1
## Mañana 0 1
## Todos 5 5
PRUEBAS DE HIPOTESIS PRIMER CLOUSTER
Con la finalidad de establecer si existe asociación entre los resultados del instrumento MBI y DUWAS se procede a realizar pruebas de independencia chi-cuadrado. La cual es una herramienta que permite establecer si hay asociación entre variables de tipo cualitativo.
antes de empesar cada prueba se calculan las frecuencias observadas las cuales deben ser mayores o iguales a 5, para que se garantice que el estadístico de prueba se distribuya de forma asintótica. En caso de encontrar frecuencias menores que 5, estas no deben superar el 20% del total de frecuencias observadas.
Las hipótesis para esta prueba son:
HO: No hay asociación entre x e y
H1: Existe asociación entre x e y
Se rechaza HO en favor de H1 si el valor p es mayor que nuestro nivel de significacia de 0.05.
##
## 0 1
## Alto 4.517647 7.482353
## Bajo 20.705882 34.294118
## Moderado 6.776471 11.223529##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc1
## X-squared = 8.3389, df = 2, p-value = 0.01546##
## 0 1
## Alto 1.129412 1.870588
## Bajo 19.576471 32.423529
## Moderado 11.294118 18.705882##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc1_2
## X-squared = 2.0333, df = 2, p-value = 0.3618##
## 0 1
## Alto 19.576471 32.423529
## Bajo 4.141176 6.858824
## Moderado 8.282353 13.717647##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc1_3
## X-squared = 1.5572, df = 2, p-value = 0.4591##
## 0 1
## Alto 5.647059 6.352941
## Bajo 25.882353 29.117647
## Moderado 8.470588 9.529412##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc1_wc1
## X-squared = 7.4265, df = 2, p-value = 0.0244##
## 0 1
## Alto 1.411765 1.588235
## Bajo 24.470588 27.529412
## Moderado 14.117647 15.882353##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc1_wc2
## X-squared = 3.5592, df = 2, p-value = 0.1687##
## 0 1
## Alto 24.470588 27.529412
## Bajo 5.176471 5.823529
## Moderado 10.352941 11.647059##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc1_wc3
## X-squared = 1.7609, df = 2, p-value = 0.4146en la primera prueba de hipótesis se puede observar que existe asociación entre el cansancio emocional y el trabajo ecxesivo con p-value <0.05 (en aquellos casos donde es > 0.05 se dice que no hay asociación)
En la cuarta prueba de hipótesis se puede observar que existe asociación entre el cansancio emocional y el trabajo compulsivo en los individuos de la muestra.
# PRUEBAS DE HIPOTESIS SEGUNDO CLOUSTER
##
## 0 1
## Alto 2.4 1.6
## Moderado 0.6 0.4##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: tabc2_we1
## X-squared = 0.052083, df = 1, p-value = 0.8195##
## 0 1
## Bajo 2.4 1.6
## Moderado 0.6 0.4##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: tabc2_we3
## X-squared = 0.052083, df = 1, p-value = 0.8195##
## 0 1
## Alto 3.2 0.8
## Moderado 0.8 0.2##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: tabc2_wc1
## X-squared = 3.0815e-32, df = 1, p-value = 1##
## 0 1
## Bajo 3.2 0.8
## Moderado 0.8 0.2##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: tabc2_wc3
## X-squared = 3.0815e-32, df = 1, p-value = 1En este closuter ninguna prueba de asociación dio significativa
PRUEBAS DE HIPOTESIS TERCER CLOUSTER
##
## 0 1
## Alto 4.3636364 3.6363636
## Bajo 1.0909091 0.9090909
## Moderado 0.5454545 0.4545455##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc3_we1
## X-squared = 1.4208, df = 2, p-value = 0.4914##
## 0 1
## Alto 2.727273 2.272727
## Moderado 3.272727 2.727273##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: tabc3_we2
## X-squared = 0, df = 1, p-value = 1##
## 0 1
## Alto 2.181818 1.818182
## Bajo 2.181818 1.818182
## Moderado 1.636364 1.363636##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc3_we3
## X-squared = 3.9417, df = 2, p-value = 0.1393##
## 0 1
## Alto 3.6363636 4.3636364
## Bajo 0.9090909 1.0909091
## Moderado 0.4545455 0.5454545##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc3_wc1
## X-squared = 3.4375, df = 2, p-value = 0.1793##
## 0 1
## Alto 2.272727 2.727273
## Moderado 2.727273 3.272727##
## Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
##
## data: tabc3_wc2
## X-squared = 0, df = 1, p-value = 1##
## 0 1
## Alto 1.818182 2.181818
## Bajo 1.818182 2.181818
## Moderado 1.363636 1.636364##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: tabc3_wc3
## X-squared = 6.9667, df = 2, p-value = 0.0307En este clouster dio significativa la asociación entre el trabajo compulsivo y la realización personal con p-value =0.0307, sin embargo, las frecuencias observadas fueron menores que 5 en cada nivel por lo que queda descartado este resultado.
PRUEBA DE ASOCIACIÓN UTILIZANDO TODA LA BASE DE DATOS
##
## 0 1
## Alto 22.27723 2.722772
## Bajo 50.79208 6.207921
## Moderado 16.93069 2.069307##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: prueba1
## X-squared = 0.042097, df = 2, p-value = 0.9792##
## 0 1
## Alto 10.69307 1.306931
## Bajo 46.33663 5.663366
## Moderado 32.97030 4.029703##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: prueba2
## X-squared = 0.4999, df = 2, p-value = 0.7788##
## 0 1
## Alto 49.90099 6.099010
## Bajo 16.93069 2.069307
## Moderado 23.16832 2.831683##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: prueba3
## X-squared = 1.9488, df = 2, p-value = 0.3774##
## 0 1
## Alto 21.53465 3.465347
## Bajo 49.09901 7.900990
## Moderado 16.36634 2.633663##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: prueba4
## X-squared = 0.13314, df = 2, p-value = 0.9356##
## 0 1
## Alto 10.33663 1.663366
## Bajo 44.79208 7.207921
## Moderado 31.87129 5.128713##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: prueba5
## X-squared = 3.697, df = 2, p-value = 0.1575##
## 0 1
## Alto 48.23762 7.762376
## Bajo 16.36634 2.633663
## Moderado 22.39604 3.603960##
## Pearson's Chi-squared test
##
## data: prueba6
## X-squared = 5.8108, df = 2, p-value = 0.05473Al utilizar toda la base de datos y hacer pruebas de asociación con los resulatados de los cuestionarios MBI y DUWAS no se encontrarón asocicianes estadísticamente significativas.
CONCLUSIONES
En base a las correlaciones entre las variables del cuestionario MBI y DUWAS se encotraron que estas eran muy débiles, por tanto, las correlaciones entre las respuestas de cada cuestionario y otro no se observa relación alguna.
A fin de verificar lo anterior se realizarón pruebas de correlación de Spearman entre las variables de cada cuestionario. A partir de los p valores obtenidos se determinó que no habia correlación entre dichas variables.
Mediante el Análisis Factorial se pudo concluir que los factores asociados mantiene la independencia entre cada cuestionario lo que impide hacer inferencias de asociación entre las variables correspondientes a MBI y DUWAS.
Mediante Closter se logró agrupar a los individuos con caráteristicas comunes y posterior a ello se calcularon los resultados obtenidos en cada cuestionario. Para el cuestionario DUWAS en cada closter se tomó como referencia el percentil 75 asigando 1 si los resultados obtenidos en trabajo compulsivo y obsecesivo estaban por enciama de este percentil y cero en caso contrario.
Mediante la prueba de independencia chicuadrado se encontró que hay asociación entre el cansancio emociaonal y el trabajo ecxesivo al interior del primer closuter. por otra parte, se encontró que no hay asociación entre en relación al trabajo excesivo y los resultados del cuestionario MBI en relación a despersonalización y realización personal. De igual manera no se encontró asociación entre el trabajo compulsivo y las variables cansancio emocional, despersonalización y realización personal.
En los closter 2 y 3 no se encontró asociación entre ninguno de los resultadfos de cada cuestionario.
- Los resultados obtenidos hasta el momento y las teçnicas aplicadas sugieren que no hay una relación clara entre ambos cuestioarios.