https://doi.org/10.24265/liberabit.2023.v29n1.681
ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN
Propiedades psicométricas de una escala de satisfacción laboral en una empresa transnacional
Luis Fabrizio Grados Lozano*
https://orcid.org/0000-0003-4395-4544
Universidad
de Científica del Sur, Perú
Autor corresponsal
Para citar este artículo:
Grados, L. F. (2023).
Propiedades psicométricas de una escala de satisfacción laboral en una empresa
transnacional. Liberabit, 29(1), e681. https://doi.org/10.24265/liberabit.2023.v29n1.681
Resumen
Introducción: el
estudio de la satisfacción laboral está siendo
abordado, actualmente, desde un enfoque
integrador, enriqueciéndose de diversas teorías clásicas como actuales. En Perú han surgido nuevas necesidades laborales
después del periodo postpandemia, por lo que será necesario contar
con instrumentos de
medición confiables y válidos para medir la satisfacción laboral.
La escala de satisfacción laboral genérica demuestra contar con estas
características de calidad. Objetivo: evaluar las características
psicométricas de la escala de satisfacción laboral genérica, creada por MacDonald y
MacIntyre en 1997 y adaptada por Salessi y Omar en 2016, en una empresa de Lima. Metodología: enfoque
cuantitativo-descriptivo, diseño instrumental, no experimental, de naturaleza prospectiva, corte transversal
y de uso psicométrico. La técnica
de muestreo fue no probabilística y , participaron 300 colaboradores. Resultados: se obtuvieron evidencias de validez de contenido por su representatividad, el análisis factorial
exploratorio identificó un solo factor que explicaba la mayor parte de variabilidad (54.57%) de los ítems con cargas factoriales entre
.54
y .94. Se puso a prueba el modelo con el análisis factorial confirmatorio obteniendo resultados óptimos
en el modelo reespecificado (CMIN/DF = 2.24; GFI = .98; RMSEA = .64; CFI = .98; TLI / NNFI = .97; SRMR = .03).
Los índices de
confiabilidad
fueron altos (a = .86; w = .86), identificando
evidencias de validez convergente con el engagement, correlación positiva y mediana (p <
.01, rho = .498; CR = .88; AVE = .52). Conclusiones: se encontraron evidencias óptimas de propiedades psicométricas y se establecieron datos normativos generales para la muestra
del estudio.
Palabras claves:
escala de satisfacción laboral; propiedades psicométricas; validez;
confiabilidad; baremos.
Abstract
Background: The study of job satisfaction is currently approached from an
integrative perspective, incorporating various classical and contemporary theories. In Peru, the post-pandemic period has brought about new labour needs, which
highlight the importance of having reliable and valid measurement instruments to assess job satisfaction. The Generic Job Satisfaction Scale has demonstrated these quality characteristics. Objective: The aim of this study is to
evaluate the psychometric characteristics of the Generic Job Satisfaction Scale created by MacDonald
and MacIntyre in 1997 and adapted by Salessi and Omar in 2016 for use in a company in Lima. Method: The study
employed a quantitative approach with a descriptive,
non-experimental, and instrumental design, with a prospective and cross-sectional methodology, and psychometric analysis. The sampling technique employed was non-probabilistic with a total of 300 employees participating in the study. Results: Content validity evidence was obtained through representativeness, and Exploratory Factor Analysis identified a single
factor that explained most of the variability (54.57%)
of the items with factorial loads between .54 and .94. The model was tested using Confirmatory Factor Analysis, and optimal results were obtained in the re-specified model (CMIN/DF = 2.24; GFI = .98; RMSEA =
.64; CFI = .98;
TLI / NNFI = .97;
SRMR = .03). Reliability indices
were high (a = .86; w = .86), identifying
evidence of convergent validity with Engagement, with a positive and moderate correlation (p <
.01,
rho = .498; CR = .88; AVE = .52). Conclusions: Adequate evidence of psychometric properties was found, and general normative data were established for the study sample.
Keywords: Generic Job Satisfaction Scale; psychometric properties; validity; reliability; norms.
La satisfacción laboral es una variable que ha sido estudiada por diversos especialistas
organizacionales por sus implicancias vitales
relacionadas con la productividad
(Pérez, 2011), rotación (Pérez, 2011; Portales
et al., 2012), imagen corporativa (Castro, 2021), engagement (Díaz,
2021), sentido de pertenencia (Campana & Pérez, 2019) y compromiso organizacional (Salessi & Omar, 2016).
El concepto de esta variable
ha sido estudiado por diversos especialistas en el comportamiento organizacional, como Robbins y Judge (2009), quienes
lo definieron como un sentimiento positivo del resultado de una evaluación de los
atributos donde una persona
labora. Pérez (2011) explica que se debe principalmente a una interacción compleja entre facetas psicológicas, físicas y sociales
relacionadas con las características de las organizaciones, trabajos y personas
que implica que un colaborador se sienta plenamente satisfecho. Sin embargo, la definición que se opta para basar el estudio desde un enfoque
más integrativo entre la cognición y
la emoción es de Judge
y Kammeyer-Mueller (2012), considerándolo como un estado
evaluativo que expresa la satisfacción y los sentimientos positivos hacia el trabajo. Donde los componentes cognitivos están asociados con la satisfacción y los componentes emocionales con los sentimientos positivos
del colaborador, además, lo considera un estado evaluativo, ya que es un proceso de
evaluación, por lo usual consistente, de las características del trabajo.
Las investigaciones acerca de la satisfacción laboral llevan alrededor de un siglo y Judge, et al. (2017),
quienes lo consideran como una actitud
hacia el trabajo, refieren
que se han desarrollado distintas corrientes
teóricas y enfoques metodológicos que se han ido contrastando en este tiempo.
Estas se clasifican en distintas etapas,
como la era de la Primera
Guerra Mundial de 1915 a 1945, donde se centraba
en comprender en qué modo la guerra y el conflicto afectaban la satisfacción de los trabajadores; la era de la posguerra de
1945 a 1960, donde se investigaba
cómo los cambios sociales y económicos en consecuencia de la guerra
influían en cómo se sentían
satisfechas laboralmente las personas;
la era cognitiva de 1960 a 1980, que hacía énfasis
en los procesos cognitivos y de pensamiento
que se encuentran inherentes en la satisfacción laboral, como las creencias y las evaluaciones cognitivas; la era conductual de 1975 a 1990, donde se centraban
en las conductas observables relacionados con la satisfacción en el trabajo,
como la participación en el trabajo y
la rotación laboral; la era disposicional de 1985 a 2000, donde se estudiaban los rasgos y características personales
que influyen en esta, como los rasgos de personalidad y las habilidades individuales; la era afectiva de 1995 hasta la actualidad, en la que se centran en
entender la función de que las emociones y los estados
afectivos tenían un gran
impacto igualmente, reconociendo la importancia
de los sentimientos y las experiencias emocionales
en el trabajo. A pesar de las diferencias y
enfoques distintos de estas etapas, actualmente, ha surgido la necesidad
de integrar diferentes
perspectivas para lograr
un enfoque integral
sobre las actitudes laborales. Por ejemplo, el
reconocimiento mutuo entre las disposiciones personales y situaciones laborales, donde el neuroticismo y la
autoeficacia pueden influir
en el procesamiento emocional de una persona en un entorno de trabajo. Así
mismo, las situaciones laborales,
como la naturaleza del trabajo o el clima
laboral, pueden afectar la expresión y el desarrollo de disposiciones personales. Otro ejemplo indicado es que se reconoce la
interacción entre los aspectos afectivos
y cognitivos de las actitudes
laborales, donde las emociones y el estado de ánimo de un individuo pueden influir en la formación de sus actitudes hacia el trabajo, al igual que
sus creencias y evaluaciones
cognitivas sobre el trabajo pueden afectar
su estado emocional. Estos ejemplos ilustran
cómo esta integración ha llevado a un progreso
significativo en la comprensión de las actitudes
laborales.
Por lo expuesto
anteriormente, es importante reconocer cómo se sienten los colaboradores de las empresas,
más aún por los cambios
que han ocurrido
en los últimos años, como los procesos de transformación cultural, especialmente en el proceso
de digitalización, en respuesta a la situación
de pandemia producida por el
COVID-19 (Comisión Económica para
América Latina y el Caribe [CEPAL], 2020). Actualmente, en el Perú,
más de dos años después de estar
lidiando con la pandemia, se puso
fin al Estado de Emergencia establecido por
el Decreto Supremo 044-2020-PCM. Esta decisión llevó a un proceso de transición en las organizaciones del trabajo remoto hacia el trabajo
presencial, tanto en el sector
público como en el privado (Chuco et al.,
2020). Estos cambios se presentan como nuevos
retos de las empresas para asumir las nuevas necesidades surgidas
y presentar estrategias que busquen la
satisfacción de sus colaboradores adaptadas a la realidad postpandemia.
Por esta razón, es crucial disponer de herramientas precisas y confiables que
nos permitan medir esta variable de
manera efectiva. Un ejemplo destacado en
este sentido es la adaptación al español de la
escala de satisfacción laboral genérica, desarrollada originalmente por MacDonald y MacIntyre (1997), y posteriormente adaptada y traducida para
su uso en la población argentina por Salessi y Omar (2016). Esta versión de
la escala consta de 7 ítems específicos
para dicha población, y se ha logrado obtener una escala con buenos indicadores psicométricos, además de ser de aplicación sencilla. En comparación con otras pruebas más
extensas, como la escala SL-SPC de 27 ítems (Palma, 2005) o la escala general de satisfacción de Warr, Cook y Wall
de 16 ítems (Boluarte & Merino, 2015), esta adaptación proporciona una opción más
eficiente y práctica para evaluar la satisfacción laboral.
En la investigación realizada por Salessi y Omar (2016)
se evaluaron las propiedades psicométricas del test de satisfacción laboral genérica de MacDonald y
MacIntyre de 10 ítems, la escala es tipo Likert
con 5 alternativas de respuestas, desde nunca a siempre. Inicialmente, se realizó una adaptación
del inglés al español, en una muestra
por conveniencia compuesta por 328 trabajadores argentinos. Se realizó el análisis factorial exploratorio (AFE), con solución de un sólo
factor y estimación de máxima verosimilitud (prueba de
esfericidad de Bartlett significativo c2 = 1263.81; p < .000; KMO =
.89), donde los ítems saturaron en un factor explicando el 56.39% de la varianza
explicada. Posterior a ello, se realizó el análisis factorial confirmatorio (AFC), estimado por máxima verosimilitud, al modelo de 10 ítems,
sin embargo, a pesar de tener valores
adecuados a índices
de bondad de ajuste adecuados
(GFI = .93; AGFI = .94; CFI =
.90) su valor de c2 (41.14; p = .00) fue
significativo, refiriéndose a que la
estructura que se propuso era diferente
a la matriz de covarianza de datos y el valore de RMSEA (.09) era mayor a lo sugerido.
Por lo cual se realizó un ajuste al modelo, eliminando ítems con pesos factoriales menores a .30, modificación de índices de estimación
con valores superiores a 3.84 que podrían reducir
el c2 en caso se estime el coeficiente y los residuos de
la matriz de covarianzas
estadísticamente significativos (p <
.05) que puedan indicar errores en la predicción,
eliminándose 3 ítems y obteniendo un modelo reespecificado de 7 ítems. Este modelo pudo explicar
el 56.39% la varianza explicada, donde se realizaron sus estimaciones en el
AFC, obteniendo mejores
índices de ajuste (GFI = .99; AGFI = .97; CFI = .99; RMSEA = .04) y esta vez, siendo
no significativa (c2 = 18.79; p =
.07) en comparación al modelo original.
La consistencia interna se evaluó mediante el alfa de Cronbach
(.81) indicando una alta consistencia y se identificó
la validez convergente, midiendo la correlación de la
variable con medidas organizacionales
relevantes a ella como compromiso (.84) y confianza organizacional (.81), y la validez
divergente con el cinismo organizacional (-.36). Por lo cual, se obtuvo una escala transcultural unidimensional de 7 ítems, apta para hispanohablantes.
En otro estudio,
Andrade et al. (2020) se estudiaron las propiedades psicométricas de la escala
de satisfacción laboral genérica de MacDonald
y MacIntyre para trabajadores brasileños, la cual consta de 10 ítems. La muestra fue de 681 colaboradores de la región sudeste de
Brasil (63% hombres y 37% mujeres). Utilizaron procedimientos de equivalencia conceptual, de medida y operacional a la cultura brasileña para la validez de
contenido. Realizaron los procedimientos del AFE (test de esfericidad de Bartlett = 558.16; p = .00; KMO =
.77) donde obtuvieron una estructura unidimensional y mediante el AFC eliminaron lo ítems que tengan cargas factoriales menores a .30 y se
realizaron las modificaciones de índices de bondad de ajuste, eliminándose los ítems 8, 9 y 10, (GFI = .99; CFI = .98; RMSEA = .04; 95% IC = [.03-.05]) con lo cual
confirmaron el modelo con ajustes
óptimos reespecificados.
También obtuvieron evidencias de validez de convergente (AVE = .72) con correlaciones
con el compromiso organizacional y civismo, así como la validez discriminante (AVE = .85) con la
intención de renunciar al empleo. Sus índices
de confiabilidad (CR = .75; w = .77) fueron adecuadas para utilizar la escala.
En otra investigación, Salessi et al. (2020) evaluaron
la invarianza factorial de la misma escala dirigida
y adaptada a la población de Argentina y Brasil.
Su muestra se conformó por 1350 personas mediante
un muestreo no probabilístico, donde 699 trabajadores
(57% mujeres y 39% hombres) eran argentinos
y 681 brasileños (63% hombres y 37% mujeres).
Obtuvieron que la escala era invariante a nivel configural (CMIN/DF = 2.06; GFI = .96; CFI = .97; RMSEA = .03), métrico (DGFI = .009; DCFI
= .008; DRMSEA = .006)
y escalar (DGFI
=.007; DCFI = .009;
DRMSEA = .00). Sin embargo,
a nivel estricto (DGFI = .05; DCFI = .04; DRMSEA = .04)
hallaron una invarianza parcial, lo que significa que tiene una estructura factorial invariante para todos los ítems con excepción del último modelo indicando que son equivalentes en su configuración, carga e intercepciones,
pero no en sus varianzas residuales. Hicieron
comparaciones entre las medias y desviación
estándar entre la muestra brasileña (M = 3.86; SD = .91) y argentina (M = 3.52; SD = .90),
indicando que los brasileros se encuentran más satisfechos
en su trabajo por diferencias pequeñas mediante el coeficiente d de
Cohen (d = .37; r = .18).
En un estudio posterior de Salessi et al. (2021) realizaron
un trabajo para establecer baremos en Argentina y Brasil
donde realizaron la adaptación, la muestra obtenida
fue de 2608 trabajadores de ambos países
(Argentina = 1281 y Brasil = 1327), la recolección de datos fue realizada entre
el 2018 y 2019 mediante un muestreo
por conveniencia no probabilístico. Se establecieron y compararon la medición
de medias (Brasil: M = 3.86, SD = .91; Argentina: M = 3.52; SD = .90) y percentiles, puntuaciones estandarizadas Z y derivadas T para ambas muestras. Donde no llegaron
a encontrar diferencias significativas entre las variables
sociodemográficas, por lo cual sólo establecieron baremos generales por país, donde establecieron datos normativos con los puntajes para
Argentina (satisfacción laboral
baja de 7 - 24; satisfacción laboral
moderada de 25 - 28; satisfacción laboral
alta de 29 - 35) y Brasil (satisfacción
laboral baja de 7 - 28; satisfacción laboral moderada de 27 - 30; satisfacción laboral alta de 31
- 35).
El objetivo de
este artículo es evaluar las características
psicométricas de la escala de satisfacción laboral genérica en colaboradores de una empresa
transnacional de call center y como objetivos específicos se han planteado los siguientes:
1. evidenciar la validez de contenido y de constructo de la escala;
2. evaluar la confiabilidad de la prueba;
3.
establecer datos normativos peruanos de la escala en base a la muestra aplicada.
El presente trabajo se enmarca en un
enfoque cuantitativo descriptivo, que tiene como objetivo detallar las características de la
variable a medir en un contexto
específico (Hernández & Mendoza, 2018).
Además, se utiliza un diseño instrumental que permite analizar
las propiedades psicométricas de una prueba psicológica ampliamente utilizada (Ato et al., 2013) y no experimental, de naturaleza
prospectiva y de corte transversal, lo que permite
capturar datos, sin alterar la variable estudiada, en un
único punto en el tiempo (Hernández & Mendoza, 2018).
Es de uso de evaluación psicométrica, ya
que implica la adaptación de una
prueba ya creada con anterioridad con características psicométricas ya empleadas, sin embargo, se realiza la medición nuevamente de estas y estableciendo nuevas
normas para interpretar estos resultados obtenidos a otro grupo poblacional (Alarcón, 2008).
La población
se define como
todos los trabajadores de la empresa
de call center, siendo
una población finita con un
tamaño de 345 personas. La técnica de muestreo es probabilística y aleatoria simple (Huayanay, 2018).
Para tener referencia de cuánto sería la
medición mínima representativa del
tamaño de la muestra, se realizó la evaluación
de una fórmula para poblaciones finitas, donde se necesita una muestra mínima de 182 colaboradores de la empresa
para que esta sea representativa de la población.
Sin embargo, se optó por tomar una muestra
de 300 colaboradores, debido a las
técnicas estadísticas que se estarán realizando por el uso del AFE y AFC, ya que es un tamaño aceptable
para obtener resultados confiables por la naturaleza de estos (Frost et al., 2007;
Lloret-Segura et al., 2014).
La muestra, en cuanto al sexo, está
caracterizada por 201 mujeres (67%)
y 99 hombres (33%); con respecto
a su grupo de trabajo 239 son personal operario
como ejecutivos o asesores (80%), 39 son personal administrativo (13%) y 22 son supervisores o coordinadores (87%); en función a la antigüedad, 183 son personas que se encuentran trabajando entre 1 mes a 1 año en la empresa (63%), 111 son
colaboradores que cuentan con más de un año en la compañía
(37%); en cuanto a la edad, 132 tienen igual o menos de 32 años (53%) y 142 son mayores de 32 años (47%).
La prueba escogida para medir la
variable fue la escala de satisfacción laboral
genérica de los autores Scott MacDonald y Peter MacIntyre
(1997), adaptada para población hispanohablante por Solana Salessi y
Alicia Omar (2016), el cual consta de 7 ítems
correspondiente a medir la variable de forma
unidimensional. Esta escala es de tipo Likert con 5 alternativas de respuestas de totalmente de acuerdo a totalmente
en desacuerdo y tiene 3 grupos de clasificación:
satisfacción laboral alta, satisfacción laboral moderada
y satisfacción laboral
baja.
El test que se utilizó
para realizar la validez convergente fue el Utrech Work Engagement Scale–versión
ultra reducida (UWES-3)–, la cual sería la versión
ultra reducida de la UWES-9 validada en 5 países
por Schaufeli et al. (2017), y recientemente validada en trabajadores peruanos
(Calderón-De La Cruz et al. (2022).
El instrumento está compuesto
por 3 ítems de componentes: vigor,
dedicación y absorción. Sus
opciones de respuestas se encuentran escaladas
por orden de 0 a 6 (nunca/ninguna vez
a siempre/ diariamente). Los autores demostraron la validez de contenido en función a su estructura interna
y validez divergente con el Maslach Burnout Inventory - General
Survey, obteniendo
cargas factoriales altas mayores a
.650
y obtuvo correlaciones negativas significativas con la escala mencionada. Presentó un alto grado de confiabilidad en un intervalo de confianza al 95% con los valores para el coeficiente w entre
.730 y .881 y el a entre .731 y .881, cuya diferencia fue inconsecuente, indicando que es una escala replicable y óptima a pesar de contar sólo con 3
ítems en comparación con la escala original.
Primero se realizó la revisión de la literatura
en función a la variable
e instrumento a utilizar,
Posteriormente, se procedió a la validación de la escala mediante el uso del juicio de expertos. Este proceso consistió en evaluar los ítems de
la escala en función de su
representatividad y adecuación al constructo en estudio, donde se calculó el V de Aiken para considerar los cambios que se darán en caso de que los ítems no sean representativos.
Posteriormente, se solicitaron los permisos de evaluación al jefe de recursos humanos, requiriendo su aprobación para iniciar las coordinaciones correspondientes. En el momento de la
evaluación, alrededor del 40% de colaboradores trabajó
de forma remota y el otro 60% presencial. Se
coordinaron sesiones con los colaboradores que trabajaban remotamente, donde se programaron sesiones
por la plataforma Microsoft Teams en videollamadas grupales
para explicar el consentimiento informado y recalcando principalmente que la evaluación es
anónima y la participación es
voluntaria. Tanto el consentimiento informado, la ficha sociodemográfica y los instrumentos de evaluación fueron anexados en un
enlace en el programa Microsoft Forms para que puedan leer y aceptar el consentimiento. En el caso de las personas que
trabajan presencialmente, se
coordinaron sesiones de 15
minutos con sus supervisores para explicar y
resolver el cuestionario, a ellos se
les presentó las fichas de evaluación y consentimiento impresos
para su revisión, llenado
y firma en señal de conformidad.
Los puntajes obtenidos se exportaron al aplicativo Excel 365, al igual que al programa estadístico SPSS 26 para el procesamiento del análisis psicométrico y creación de
gráficos, además de utilizar la extensión AMOS
SPSS y Jamovi 2.2.5 para la obtención de datos en la aplicación del AFC.
Para medir la validez de contenido se
utilizó la técnica por jueces expertos,
se solicitó la evaluación
de la representatividad de los ítems a 5 expertos, un jefe de recursos
humanos, un psicometrista, un psicólogo
organizacional, un especialista en metodología
de la investigación y un supervisor de operaciones
de call center. Primero, se les presentó un formato donde
estaban las definiciones conceptuales y las dimensiones propuestas
por la autora para que pueda valorar cada ítem en un archivo
Excel entre una escala tipo Likert de 5 alternativas de respuestas, desde 5 muy representativo a 1 no representativo, los puntajes obtenidos se procesaron para obtener el
coeficiente V de Aiken, esperando obtener
el valor más cercano a 1 se pueda asumir como adecuado (Escurra,
1988).
Se obtuvo la validez de constructo con los puntajes obtenidos de la muestra,
analizando el test de Mardia para identificar la distribución normal
multivariada, donde Manly (2004) sugiere que un valor con el coeficiente de este test sea menos de 70, ya que indica una normalidad multivariante buena. Además, se realizó el análisis de asimetría y curtosis, donde se obtuvo
un rango de -3 a +3 para la asimetría
y -10 a +10 para la curtosis,
lo cual indica mayor evidencia de
normalidad de los datos
(Kline, 2016). Después, se procedió por validar
la estructura interna
del test mediante
el AFE con la técnica de análisis
de máxima verosimilitud con rotación
oblicua para determinar si la prueba tiene una estructura
unidimensional o multidimensional, se
tomó en cuenta
el uso de las correlaciones policóricas para obtener mejores
estimaciones de varianza
en la medición por el uso de ítems
ordinales (Ramos & Plata, 2015). Se empleó el estadístico de
adecuación de Kaiser-Meyer Olkin (KMO) para evaluar la idoneidad de los datos con valores superiores a .05 indicando un uso adecuado (López & Gutierrez, 2019). La prueba de esfericidad de Barlett se aplicó
para determinar la significancia de las correlaciones en la matriz (López-
Aguado & Gutierrez-Provecho, 2019). El
Índice de Homogeneidad Corregida (IHC)
se utilizó para evaluar la
relación entre los ítems y la validez de la medida total de la escala. Se excluyeron ítems con valores inferiores a .30, que podrían no estar correlacionados con la variable a medir (Kline, 1999). Para verificar
la
distribución normal de la muestra, se aplicó la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Se consideró p > .05 para no rechazar
la hipótesis nula y confirmar que los datos siguen una distribución normal en
la muestra (López-Aguado & Gutierrez-Provecho, 2019).
Así mismo, se considera que las
comunalidades obtenidas sean mayores a .30 indicando
que se relacionan entre sí y cargas
factoriales mayores a
.40 indican
que es un valor significativo que muestra la relación entre la variable y el
factor pertinente (Nunnally & Bernstein, 1995, citado por Olivas & Cipriani, 2022). Posteriormente, se optó
por el uso del AFC mediante el uso
del modelo de ecuación estructural
(SEM), revisando los índices de bondad de
ajuste de acuerdo a criterios recomendados con
respecto a los ajustes incrementales (CFI >= .95; GFI >= .93; TLI o NNFI mayor a .90 es
bueno y mayor a .95 es óptimo) y
absolutos (SRMR< .08; RMSEA < .08, c2 si es estadísticamente significativo p < .05 el modelo es pobre en comparación a la muestra,
en caso sea mayor o igual a p
³ .05 el modelo se ajusta adecuadamente a la muestra) (Álvarez-Vaz & Vernazza,
2013; Jordan, 2021; Salgado,
2009).
Además,
se determinó la validez convergente mediante la aplicación de la escala ultra reducida de engagement UWES-3 (Schaufeli et al., 2017), también se consideraron los criterios
de la confiabilidad compuesta (CR > .70) y varianza media extraída (AVE > .50) para indicar
mayor evidencia de esta validez (Fornell & Larcker, 1981; Hair et al., 2020).
La confiabilidad se midió a través del coeficiente alfa de Cronbach
y omega de McDonald para identificar la consistencia interna del test, la confiabilidad mínima para el alfa debe ser mayor a
.70 para ser considerada aceptable (Tavakol & Dennick, 2011) y para el omega
mínimo debe ser .70 para investigaciones sociales y conductuales, y mayor a .80 cuando se realizan investigaciones
de mayor rigor (Zinbarg et al., 2005).
Finalmente, se identificó la invarianza factorial por dos grupos de edad de menor
o igual a 32 y mayor a 32 años, considerando criterios óptimos (DCFI <= .001 y DRMSEA <= .015) para la diferencia
entre los modelos de invarianza configural, métrica, escalar y residual (Cheung & Rensvold, 2002). Posterior
a ello, se establecieron los puntos de corte y se
utilizó el coeficiente K2 de Livingston
para obtener la confiabilidad de los puntos de corte establecidos en la muestra,
donde un valor mayor a .40 se considera un adecuado
punto de corte adecuado (Livingston, 2005).
Para obtener las evidencias de validez de estructura interna, se obtuvo un promedio de la V de Aiken, cuyos 7 ítems calificados por los jueces fue de .95, demostrando una adecuada validez
de contenido.
Se obtuvieron rangos de respuesta por
ítem que se encuentran entre el 3% al
43%. El coeficiente del test de Mardia es de 13.424 siendo menor a 70, así como el rango de asimetría se encuentra
dentro lo esperado entre -3 a +3 y la
curtosis entre -10 a +10 indicando que los ítems y la escala presentan evidencias de una distribución normal
multivariada adecuados (ver Tabla 1).
En las correlaciones policóricas,
se obtuvieron valores de la matriz
entre .359 y .727 (ver Tabla 2), además, se calculó su determinante siendo
bajo (.01) no estando las variables altamente correlacionadas y KMO (.875) mostrando que no hay inconvenientes con la multicolinealidad y la prueba de
esfericidad de Barlett es menor a .001, por lo tanto, significativa (p =
.00) indicando que no es una matriz identidad.
Por lo cual, existen correlaciones adecuadas entre los ítems ordinales para aplicar el uso de
análisis factorial.
Con respecto a las evidencias de constructo realizadas por el AFE, se obtuvo cargas
factoriales positivas y
significativas en el factor extraído con valores entre
.54 y .94. Las comunalidades h2 son
mayores
a .30, sólo el ítem 2 difiere levemente con un
puntaje de .30, dejando evidencia que la mayor
parte de la varianza de la variable puede ser explicada por el factor extraído. El primer factor tiene un autovalor
que supere el valor de 1 (3.820), siendo significativamente mayor que los otros factores, explicando el 54.57% de la varianza del test. Se puede observar
que solo se ha extraído
un factor y la solución no se puede rotar, por lo que no
hay una matriz de rotación. Con respecto al IHC son mayores a .30 en todos los ítems, por lo cual se conservan para obtener la mejor consistencia interna (ver Tabla
3).
Como se aprecia en el gráfico de
sedimentación (ver Figura 1), se
observa un punto de inflexión pronunciado en el primer componente, mostrando una tendencia de línea recta en los componentes
restantes. Siendo esta muestra que explica una proporción de variabilidad no significativa, mostrando evidencia de unidimensionalidad del test.
Para el AFC se realizaron los análisis para obtener los índices de
bondad de ajuste de la escala sin error de covarianza correlacionado (Modelo A)
y otro con error correlacionado (Modelo B) como se aprecia en la Tabla 4. Se
realizaron los ajustes en base a los índices de modificación en el modelo B, ya
que el modelo original se ajustaba adecuadamente de manera general en los
índices de ajuste y comparativos, pero en el RMSEA no se ajustaba adecuadamente
siendo mayor a .08.
En el
nuevo modelo, se observó que el c2 disminuyó
y se considera como significativo.
Además, los grados de discrepancia y RMSEA (.06) se ajustaron óptimamente. Se
muestra en el modelo B los índices de bondad de ajuste optimizados (ver Figura
2).
Para la validez convergente se utilizó
la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov con la corrección
de significación de Liliefors para el análisis bivariado entre las
escalas de engagement y satisfacción laboral, encontrando una
significancia menor a .05, lo que indica
una distribución no normal entre estas, por lo cual, justificó el
uso de la rho de Spearman, del cual
se obtuvo una relación directa y moderada
(p < .01; rho = .498) entre ambas
escalas. Además, se obtuvo la confiabilidad compuesta
(CR
= .88) logrando valores mayores a .70, obteniendo una adecuada
consistencia interna y la varianza media extraída
(AVE = .52) mayor a .50 contando con mayor evidencia
de validez convergente.
Se realizó un AFC multigrupo por edad para estimar la invarianza factorial de la escala
(ver Tabla 5), poniendo
a prueba la invarianza configuracional (M1), la cual indica
que la escala tiene una estructura
unifactorial en los grupos a prueba y permite que las cargas
factoriales, interceptos y varianzas
de error se puedan
estimar obteniendo índices adecuados (CFI =
.97; RMSEA = .07), posteriormente, se estimó la invarianza métrica (M2) donde se restringieron las cargas factoriales para mostrar equidad
entre los grupos, comparándolo con M1 ha demostrado índices adecuados
(DCFI = -.005; DRMSEA = -.003),
después se estimó la
invarianza escalar (M3) adicionando la restricción
de los interceptos, demostrando ajustes aceptables en comparación con el M2 (DCFI = -.009;
DRMSEA = .000) y, finalmente, se evaluó la invarianza
residual, incluyendo la supresión de las varianzas
de error a las restricciones
anteriores de los otros modelos, cuyos indicadores en comparación con el M3 fueron adecuados (DCFI = -.017; DRMSEA = .002).
Por lo cual, no existe evidencias
suficientes que indiquen diferencias significativas en los grupos de edad.
Se realizó el análisis de consistencia interna
evaluando los índices de homogeneidad corregida siendo todos los ítems entre .52 y .75, siendo mayores a .30, por lo cual se conservan para
obtener la mejor consistencia
interna. Además, los valores de alfa de Cronbach
(.86) y omega de McDonald (.86) tienen una alta confiabilidad, por lo tanto, la escala tiene una alta consistencia interna.
Finalmente, se
estableció un baremo general donde se realizaron 2 puntos de corte en función a la escala
adaptada (bajo, moderado,
alto) y se estableció el K2 de Livingston, Q1(rango 7 a 24) = 24 (K2 = .867),
Q2 (rango 25 a 30) = 27 (K2 = .998), Q3 (rango
31a 35) = 30 (K2 = .993), teniendo puntos de corte altos y confiables.
En el presente estudio, se realizaron
análisis de diversas propiedades
psicométricas de la escala de satisfacción
laboral, comenzando con la validez de contenido.
Durante este análisis se pudo corroborar la representatividad de los ítems para medir la satisfacción
en el trabajo. Aunque estudios anteriores como los de Salessi
y Omar (2016) y Andrade et al. (2020) establecieron estrategias de equivalencia conceptual, operacional y de medición,
fue necesario considerar que se utilizaron como referencia la escala original en inglés. Por lo tanto, en este estudio se optó por utilizar la escala ya traducida al
español por Salessi y Omar (2016), omitiendo
estos procedimientos. Lo cual no significa que no exista posibles diferencias de lenguaje por el
contexto o costumbres locales en Perú y
Argentina. Sin embargo, en el
proceso validación no hubo sugerencias de cambios en la redacción
de los ítems en el campo de observaciones por parte de los jueces
expertos y preguntas de comprensión por parte de los participantes sobre los ítems expuestos
en la aplicación de la prueba, lo que puede reforzar la premisa sugerida de los autores que se ha
adaptado un instrumento apto para personas
hispanohablantes.
En cuanto a la validez
de constructo, se identificó satisfactoriamente la normalidad multivariada mediante el uso del test de Mardia y análisis de asimetría
y curtosis con el fin de realizar el AFE y AFC,
correspondientemente (Kline, 2016; Manly, 2004). En el
AFE se estimó la extracción de
factores mediante la máxima
verosimilitud por cumplir la normalidad multivariada y con rotación
oblicua Oblimin,
debido a que se estima que, como en toda ciencia social,
las variables suelen
estar relacionadas entre
sí (López-Aguado & Gutierrez-Provecho, 2019).
Sin embargo, no se obtuvo una matriz de rotación,
ya que sólo se extrajo un factor. En los antecedentes
de adaptación de esta escala, se han encontrado valores similares a los resultados obtenidos en este artículo como la esfericidad de Barlett, siendo
la significancia menor
a .05 (Andrade et al. 2020;
Salessi & Omar, 2016), medidas
de adecuación muestral
similares y procedimientos óptimos encontrados
entre lo encontrado por Salessi y Omar (2016) con un KMO igual a .89 y un poco
más bajo en comparación con Andrade
et al. (2020) teniendo un valor de .77. Parece que existen diferencias en la fuerza de la
relación entre los ítems y el factor en las dos muestras
obtenidas en la adaptación de Salessi y Omar (2016) entre .311 y .867 y las obtenidas en este estudio entre .54 y .94, así como en las comunalidades; sin embargo, se toma con precaución esta comparación, ya que los resultados de un análisis factorial pueden variar por diferentes
contextos o grupos muestrales (Kline,
1999). Con respecto a la variabilidad total explicada, el 56.39% fue expresada en el artículo de Salessi
y Omar (2016) y en este estudio el 54.57%,
en ambos casos se confirmó la unidimensionalidad.
En el análisis confirmatorio, se tuvo
que ajustar el modelo sin error correlacionado, ya que los índices de ajuste no cumplían
los criterios óptimos
(Álvarez- Vaz & Vernazza,
2013; Jordan, 2021; Salgado, 2009). Por lo que se realizó los cambios para
obtener un nuevo modelo reespecificado, donde el c2 fue
no significativo, de la misma forma
que fue presentado por Salessi y Omar (2016); sin embargo, se estima otros índices de ajuste más pertinentes, ya
que el c2 presenta sensibilidad al tamaño de la muestra (Jordan, 2021), al
igual que el AGFI (Álvarez-Vaz
& Vernazza,
2013). Entre ellos se muestran los índices comparativos de ajuste (CFI, TLI o NNFI), de proporción de varianza (GFI) y los basados en residuos
(RMSEA, SRMR) se encuentran dentro de valores aceptables, entendiéndose que los datos obtenidos
de la prueba se ajustan
al modelo. Adicionalmente,
se estimó la invarianza factorial de la
variable sexo, en un corte de dos grupos entre
menores y mayores
de 32 años (53% / 47%), pero no hubo evidencias
que demuestren alguna diferencia entre
estos grupos según los criterios
evaluados (Cheung & Rensvold, 2002), lo cual difiere de lo expuesto por algunos autores en muestras
peruanas del sector minero (Villavicencio & Rubio, 2015), indicando que hay una invarianza
parcial al nivel residual.
Sin embargo, presenta aciertos con el trabajo de Barreto (2013) donde no encontró
diferencias entre la edad y la satisfacción laboral en una empresa textil
en muestra peruana,
además, en estudios
internacionales en muestras argentinas y brasileñas (Salessi et al.,
2021) no han encontrado diferencias significativas con ninguna variable sociodemográfica y la satisfacción laboral, por lo cual no habría indicios que justifiquen la nula relación
entre estas variables.
Se puede apreciar que, en cuanto a la
validez convergente, se obtuvo una
correlación positiva y mediana con el engagement en
esta muestra peruana
(.50) y en comparación con el contexto argentino, Salessi y Omar (2016) obtuvieron índices
más elevados con relaciones altas y positivas
con la confianza organizacional (.84) y el compromiso organizacional (.81). Este resultado es observable con lo propuesto por Díaz (2021), ya que suele existir una alta relación
del engagement y la satisfacción laboral, esto se puede deber a que los estudios psicométricos del UWES-3 todavía no han sido tan replicados con participantes hispanohablantes, por lo cual, entre ellas sólo se ha validado en Perú por
Calderón-De La Cruz et al. (2022),
por lo que todavía puede tener observaciones en cuanto a sus características psicométricas. Adicionalmente, se pudo considerar algunos estudios de validez adicionales
como el CR (.88) y el AVE (.52) que
fueron favorables para demostrar
mayor evidencia de validez convergente (Fornell & Larcker, 1981; Hair et al., 2020).
Con respecto a los estudios de consistencia interna se han conservado todos los ítems de la escala, ya que han superado
los valores de .03 y han aportado
considerablemente en la confiabilidad de la prueba (a
= .87 y w = .86) demostrando una alta consistencia
interna.
(Tavakol & Dennick,
2011; Zinbarg, et al., 2005). Con respecto a la media obtenida en este estudio
(Me = 3.80; De = 1.03), en comparación con los baremos
regionales establecidos por Salessi et al. (2021) para población
argentina (Me = 3.52; De = .90) y brasileña (Me = 3.86;
De = .91), se puede
observar que la población brasileña en promedio se sienten más satisfechos con su trabajo
que los argentinos o peruanos; sin embargo, hay que considerar que en este estudio se establecieron datos normativos de la escala en base a la muestra,
por lo cual no se podrá generalizar a una población
mayor por la representatividad, ya que fue extraída de una empresa, por lo que la generalización a la
población laboral peruana no será
posible con esta información y solo será
limitada a la muestra estudiada. Además, no se
establecieron baremos
en grupos normativos como el sexo,
el estado civil,
la antigüedad en la empresa
y el grupo de trabajo, ya que la distribución segmentada es considerablemente
desproporcional; a excepción de la edad que ya se estableció que no hay diferencias entre los grupos mencionados. Por lo que se
obtuvo un baremo general
para esta muestra
peruana de la empresa
evaluada con puntos de cortes confiables (Livingston, 2005).
En el desarrollo original de la escala de satisfacción laboral genérica, la explicación de MacDonald & MacIntyre (1996) sobre la elección de sus referencias teóricas y el proceso
de selección de ítems, demuestra una
continuidad histórica de autores
clásicos y sólidos en cuanto a las eras de estudio, cognitiva, conductual y disposicional, de las actitudes hacia el trabajo indicadas por Judge, et al. (2017). Sin embargo, si bien estos autores se centraron en el estudio de la satisfacción
intrínseca, la recompensa y el
reconocimiento, la ausencia de autores de la era afectiva puede considerarse un factor que debe ser observado y de ser necesario que necesite
complementar la prueba con teorías de esta era
para evaluar sus componentes afectivos, aspecto que si bien los autores no se han centrado en este enfoque intencionalmente, no quiere decir
que el componente este ausente en la
escala, ya que según el enfoque
integral ha relacionado distintas enfoques de la satisfacción laboral. Donde se
puede inferir la carga afectiva de
estos es de la escala adaptada por Salessi y Omar (2016) y Andrade et al. (2021), ya que ellos ya han considerado conceptualmente
este enfoque en el desarrollo
de la adaptación y validación
de esta, como el ítem 2 con una carga afectiva-social como «Me siento a gusto con mis
compañeros de trabajo» y afectivo-cognitiva en el ítem 4 «Me siento bien trabajando para esta empresa».
Se pueden considerar varios
aspectos prácticos en cuanto
a los aportes del estudio. Uno de ellos es la
simplicidad del test, que lo hace fácil de aplicar y analizar, lo cual podría ahorrar recursos
de tiempo a las organizaciones en la
utilización de este tipo de pruebas. Además,
la especificidad de estos test facilitaría el diagnóstico y proporcionaría más tiempo para
planificar y ejecutar un plan de
acción. Además, al ser una
escala tan corta, se evitaría la posibilidad
de que los colaboradores marquen aleatoriamente debido a la fatiga. En conjunto, estas características del test ofrecen beneficios prácticos
significativos. Además, se destaca
que esta escala de satisfacción laboral
validada en una muestra
peruana proporciona evidencia empírica sobre su validez de
contenido y constructo. Este hallazgo
es un paso adicional en la realización de estudios posteriores que buscan mejorar la calidad de la prueba. Contar con una
herramienta validada específicamente
para la población peruana permitirá
a los investigadores y profesionales del área realizar análisis más precisos
y confiables en el contexto laboral peruano.
También brinda la oportunidad de comparar los resultados con investigaciones
previas en otras poblaciones, lo que enriquecerá la comprensión de la satisfacción laboral a nivel
internacional, por lo cual se proporciona una
base sólida para futuras investigaciones y mejoras en la medición
de la satisfacción laboral.
Algunas limitaciones del estudio consideradas han sido la forma de evaluación
que se realizaron de los participantes,
ya que en su mayoría se encontraban en
gestión remota. Por lo cual, se pudo controlar
mediante sesiones virtuales mientras se resolvía la prueba, sin embargo, esto
puede afectar la homogeneidad de cómo percibieron la resolución del test
las personas que trabajaron de forma presencial. Otra consideración es el tamaño
de la población para establecer datos normativos, los proyectos que ponen
en prueba las características psicométricas de un test
suelen ser de mayor tamaño en comparación con este trabajo; sin embargo, se utilizaron criterios aceptables según los estadísticos a utilizar para la correcta
medición de los mismos (Lloret-Segura et al., 2014) y los baremos establecidos servirán en
comparación sólo con la población
evaluada. Por lo cual, sería beneficioso realizar análisis factoriales de AFE y AFC en muestras adicionales para evaluar la
consistencia de los resultados y confirmar la validez de constructo en diferentes grupos de la población, ya
que, si bien se encontraron diferencias en la fuerza de la relación
entre los ítems y el factor en comparación con estudios
anteriores, estos pueden variar en grupos muestrales distintos
o contextos diferentes. Así mismo, considerar estudios posteriores con muestras más amplias y significativas en
población peruana, considerando otros rubros y países de Latinoamérica para identificar el poder de
discriminación y certeza de la
medición de este instrumento, ya validado en
población argentina (Salessi &
Omar, 2016), brasileña (Andrade
et al., 2021), y peruana actualmente, ya que este instrumento ha demostrado ser
práctico por su simplicidad, corta
extensión y su amplia capacidad psicométrica.
Por lo expuesto, se concluye que esta investigación ha cumplido con los objetivos
establecidos, evidenciado estimadores adecuados de validez de contenido y de constructo;
demostrando así una alta confiabilidad de la prueba y estableciendo datos normativos peruanos de la escala en
base a la muestra aplicada.
En la presente investigación no existe
ningún conflicto de intereses de ninguna índole.
La investigación es producto de una encuesta realizada previo consentimiento informado, la cual no contenía
información personal.
Los autores declaran
que en este reporte no aparecen datos de los participantes.
La investigación cumple con los lineamientos propuestos en el Código de Ética y
Deontología del psicólogo peruano en
referencia a la investigación, instrumentos, confidencialidad y permisos. El estudio tiene fines netamente académicos
explicados en el consentimiento informado a los participantes voluntarios y los permisos correspondientes de la escala donde fue aprobado
por la autora que adaptó el instrumento y se cumplió
con las condiciones de uso para la Escala de Engagement
UWES publicado en la página web del autor Wilmar Schaufeli www.wilmarschaufeli.nl para obtener escalas
y manuales originales, donde se
compartirá información sociodemográfica
de los evaluados respetando su anonimato. Además este trabajo tuvo la aprobación del Comité
de Ética de la Universidad Científica del Sur bajo constancia N° 163-CIEI-CIENTÍFICA-2022.
La concepción, diseño y desarrollo de
toda la investigación, como búsqueda
y selección de artículos, análisis y discusión fue realizado por el autor.
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Recibido: 30 de marzo de 2023.
Aceptado: 09 de junio de 2023.
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