Madrid, España
El método nos permitió identificar a las variables tamaño de la empresa, nivel de estudios y el espacio para trabajar, como las variables predictoras de siniestralidad. El presente trabajo tiene la finalidad de exponer las variables más predictiva de la siniestralidad en el mundo hotelero de la comunidad de Málaga. La metodología a utilizar es la Regresión Logística tomando como fuente de información la encuesta realizada por UGT Málaga, al conjunto de trabajadores/as del sector turístico de la provincia limitado al estudio del sector hotelero. El principal resultado indica que el tamaño de la empresa, nivel de estudios y el espacio para trabajar de los trabajadores/as poseen un papel predictor de siniestralidad.
The method allowed us to identify the size variables of the company, education level and space to work as the variables predictors of accidents. This paper aims to show the most predictive variables of accidents in the hotel world of the city of Malaga. The methodology used is logistic regression, using as source of information the survey by UGT Malaga, all workers of the tourism sector of the province limited to the study of the hotel industry. The main result shows that the company size, the schooling level and the work space for workers have an accident-predicting role.
O método nos permitiu identificar os fatores, tamanho da empresa, nível de estudos e o espaço para trabalhar, como os fatores previsíveis da sinistralidade. O presente trabalho tem a finalidade de expor os fatores mais preditivos da sinistralidade no mundo hoteleiro de Málaga. A metodologia a utilizar e a Regressão Logística tomando como fonte de informação uma pesquisa realizada por U.G.T. Málaga, ao conjunto de trabalhadores do setor turístico da província limitado ao estudo do setor hoteleiro. O principal resultado indica que o tamanho da empresa, nível de estudos e o espaço para trabalhar dos trabalhadores possuem um papel preditor da sinistralidade.
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