DESARROLLO Y COMPORTAMIENTO DE LA MOTIVACIÓN EN EL TRABAJO

DESARROLLO Y COMPORTAMIENTO DE LA MOTIVACIÓN EN EL TRABAJO

Ma. Teresa Uscanga Guevara y Arturo García Santillán

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4.7 Relación de las hipótesis a probar

Desde el enfoque teórico planteado en el primer capítulo, y como una primera tentativa de explicación, se plantea una Hipótesis de Investigación general, la cuál adopta una postura teórica definitiva en el segundo capítulo, resultante del Modelo Teórico Definitivo. De ahí se replantea la Hipótesis general y con ello las consecuentes hipótesis descriptivas, siendo estas: hipótesis nulas y alternativas (HO1, HO2, HO3, HO4, HO5, HO6, …HA1, HA2, HA3, HA4, HA5, HA6).

En este mismo sentido, las hipótesis nulas y alternativas se transforman en hipótesis estadísticas, lo que nos permitirá probarlas, a partir del procedimiento estadístico seleccionado para este caso, siendo el análisis correlacional canónico el que se sugiere y que es congruente con el diseño no experimental de esta investigación.

Lo anterior, toda ves que se busca correlacionar un grupo de indicadores de variables independientes versus un grupo de indicadores de las variables consecuentes (dependientes).

4.8 Hipótesis Estadísticas y región de aceptación o rechazo

Para encontrar explicaciones de causalidad, de acuerdo al planteamiento del Modelo Teórico Definitivo, se correlacionan variables que permiten determinan el grado de influencia entre el antecedente (variables independientes) y consecuente (variables dependientes), siendo necesario transformar las HO (hipótesis nulas) y HA (hipótesis alternativas) a Hipótesis Estadísticas.

Para medir la correlación entre las VI versus VD, se utiliza la correlación canónica entre X1….X3 y Y1, Y2, Y3. El procedimiento estadístico de prueba se define en los siguientes términos:

El formato de la hipótesis es invariante y su representación es de la forma:

Ho: ρXY= 0 Ha: ρXY ≠ 0

X2, gl (n-1), con .α/2 =.025

La correlación canónica, establece como ρ (rho) entre las X y Y

HO1: ρX1..n; Y1..n = 0

HA1: ρX1..n; Y1..n ≠ 0

Entonces:

Si los valores de:

R: >.5 Chi² calculada > X2 crítica y p=0.0000

Considerando que la Ho1 establece Ho: ρxy = 0 Ha: ρxy ≠ 0, además que los valores de Л cercanos a 0 son evidencia en contra de Ho, y la correlación canónica, ρ (rho) entre las X y Y establece:

HO1: ρX1..n; Y1..n = 0

HA1: ρX1..n; Y1.n ≠ 0

En consecuencia se rechaza la hipótesis Ho, caso contrario no rechazar

El análisis canónico, queda establecido como procedimiento estadístico para la prueba de hipótesis. Primeramente se obtienen las correlaciones lineales (Pearson) de los conjuntos X y Y , los coeficientes de correlación canónico, los valores p-value, la varianza extraída y redundancia total de los conjuntos X y Y, así como el valor de Ji-Cuadrada. Además la hipótesis se prueba mediante la Lambda de Wilks.

Con el procedimiento de análisis canónico además se obtienen los Eigenvalues o raíces características (λ) para obtener el cuadrado de las correlaciones existentes entre las variables canónicas U y V y los CCC (coeficientes de correlación canónica) que son coeficientes simples de correlación de las propias variables canónicas. Por último se obtienen los pesos canónicos para construir las combinaciones lineales que dan origen a las variables canónicas. (García, 2004)

A continuación se presenta una tabla de la descripción de los símbolos utilizados en la estadística aplicada al estudio.