Es necesario analizar los datos por medio de cálculos matemáticos que resuman el comportamiento de las características del objeto de estudio. Los cuartiles son valores que fraccionan la distribucción de los datos en cuatro partes iguales (Ruiz Muños,2005).

##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   33.00   49.00   57.00   57.86   62.25   85.00

El análisis del puntaje de Burnout muestra lo siguiente: El puntaje promedio fue de 57.86, el 50% de los profesores obtuvieron un puntaje igual o inferior a 57, el 75% de los profesores alcanzarón un puntaje máximo de 62.25 y el puntaje máximo registrado fue de 85. Dado que el críterio para estar en riesgo y padecer el Síndrome de Burnout requiere un puntaje igual o superior a 65,se puede inferir que un porcentaje considerable de los profesores evaluados no alcanza este umbral, situándose por debajo del nivel de riesgo. Sin embargo algunos profesores no solo están en riesgo, sino que padecen niveles críticos de Burnout.

El diagrama de tallos y hojas es una herramienta gráfica que se utiliza para visualizar la distribución de datos numéricos. Es especialmente útil para identificar patrones, valores atípicos y tendencias en un conjunto de datos.

## 
##   The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |
## 
##   3 | 34
##   4 | 2567888899999
##   5 | 1223344466667778999
##   6 | 00122222346678
##   7 | 023599
##   8 | 55

En este diagrama se observa que la mayoría de los profesores presentan un puntaje de Burnout entre 50 y 60, mientras que valores extremos como 85 se observa solo en dos ocasiones. Además, se puede concluir que 12 profesores estan en riesgo o padecen este síndrome.

Gráfico propuesto por Tukey para presentar datos numéricos, especialmente útil para comparar distribuciones de varios conjuntos de observaciones. Está basado en medidas robustas de posición y dispersión.

De acuerdo con el diagrama, se observa que el rango intercuartílico abarca el 50% central de los datos. Además, se identifica el valor 85 como un atípico, lo que confirma el análisis inicial realizado.

Al observar el gráfico se comprueba que las personas que no este síndrome estan por debajo de 65, debido también a que su media es 44.

Al observar el gráfico, se aprecia una notable diferencia entre los géneros de las personas que están en riesgo o padecen el síndrome de Burnout. Las medias de los puntajes de Burnout son 70.4 para las mujeres y 76.14 para los hombres. Además, el género masculino presenta tanto el valor mínimo como el máximo del puntaje de Burnout. Por lo tanto, podemos concluir que el género, especialmente el masculino, es un factor muy influyente en el estado del síndrome de Burnout.

Podemos notar que el unico rango de edad que no tuvo ningun profesor en estado de riesgo o padecer este síndrome son los docentes con edad mayor a 66 años con una media de 52,5, lo que sugiere que pueden tener mejores mecanismos de afrontamiento o menos exposición a factores estresantes laborales. Por otro lado, los docentes en rangos de edad más jóvenes muestran una mayor variabilidad en los puntajes de Burnout, indicando que estos grupos pueden estar más afectados por el estrés laboral. Es posible que los docentes más jóvenes enfrenten mayores presiones debido a la falta de experiencia o a las expectativas profesionales. En conclusión, la edad parece ser un factor significativo en la incidencia del síndrome de Burnout entre los docentes.

De acuerdo al Boxplot, todos los docentes estar en riesgo o padecen el síndrome sin importar el tipo de vinculación donde 9 docentes son catedráticos, 2 de planta y un profesor ocasional. Esto indica que el docente catedrático puede estar más expuesto a factores estresantes específicos de su tipo de vinculación.

Proporción de estados del estado de Burnout

Se observa que la gran mayoria de los profesores no presentan el síndrome de Burnout que se representa con “0” teniendo más del 78% de la muestra total, que comparada con la muestra que esta en ríesgo o presenta el síndrome que se asocia a “1” solo un poca más del 21% de la muestra en general.

En el gráfico podemos observar la distribución de la variable sexo entre los profesores. Se aprecia que la proporción de estados de Burnout varía según el sexo, siendo el género masculino más propenso a estar en riesgo o padecer el síndrome.

Variables Overall, N = 561 0, N = 441 1, N = 121 p-value2
A nivel laboral, ¿en qué medida le ha afectado la crisis del Coronavirus? 0.5
    He aumentado mucho mi carga de trabajo. Ahora hago teletrabajo 20 (36%) 13 (30%) 7 (58%)
    He sido contratado/a 4 (7.1%) 4 (9.1%) 0 (0%)
    He sido despedido(a) 1 (1.8%) 1 (2.3%) 0 (0%)
    He sufrido una reducción de sueldo/horas de trabajo o un ERTE 12 (21%) 10 (23%) 2 (17%)
    No me ha afectado en nada 19 (34%) 16 (36%) 3 (25%)
1 n (%)
2 Fisher’s exact test

De los profesores en riesgo o que presentan Burnout, el 58% afirmó que su principal afectación laboral durante la pandemia fue: “He aumentado mucho mi carga de trabajo. Ahora hago teletrabajo”. En contraste, el 25% manifestó: “No me ha afectado en nada”. Además, según el p-valor obtenido, no existe una relación significativa con la variable respuesta.

tabla_contingencia <- table(D2023$B_2, D2023$afec_covid_lab)
# Realizar la prueba de chi-cuadrado
chisq.test(tabla_contingencia)
## Warning in stats::chisq.test(x, y, ...): Chi-squared approximation may be
## incorrect
## 
##  Pearson's Chi-squared test
## 
## data:  tabla_contingencia
## X-squared = 4.072, df = 4, p-value = 0.3964