Multivariate analysis of the impact and interdependence of teleworking with variables of productivity, efficiency, effectiveness, job satisfaction and knowledge in digital tools: a case study.

• Alviarez, Jesica ^[1]
  1. [1] Unexpo Puerto Ordaz. Estado Bolivar, Venezuela.
• Localización: Minerva: Multidisciplinaria de Investigación Científica, ISSN-e 2075-8960, Vol. 3, Nº. 8, 2022 (Ejemplar dedicado a: Minerva Journal of Scientific Research), págs. 42-53
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis multivariante del impacto e interdependencia del teletrabajo con variables de productividad, eficiencia, eficacia, satisfacción laboral y conocimiento en herramientas digitales: un caso de estudio.
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• Resumen
  • español

    A partir de la revisión e investigación sobre la modalidad del teletrabajo y las variables que lo impactan a nivel organizacional, como calidad de vida, comunicación, cultura organizacional o productividad, se propone un caso de estudio bajo el modelo de innovación y teletrabajo de una empresa automotrizjapones para la aplicación de técnicas de Análisis Multivariantes como el Análisis de Componentes Principales y la Regresión lineal, a fines de condensar la información aportada por múltiples variables en componentes principales y validar las relaciones e impacto que existen entre ellas, determinando así lainterdependencia y correlación de las mismas con la variable teletrabajo, permitiendo simplificar la complejidad de espacios muestrales con muchas dimensiones. Se lograron identificar los componentes principales con etiquetas propias de las variables y se validaron estadísticamente las variables dependientes y predictivas del caso, a través del uso del software IBM SPSS.

  • English

    Based on the review and research on the teleworking modality and the variables that impact it at the organizational level, such as quality of life, communication, organizational culture or productivity, a case study is proposed under the innovation and teleworking model of a company. Japanese automotive industry for the application of Multivariate Analysis techniques such as Principal Component Analysis and Linear Regression, in order to condense the information provided by multiple variables into principal components and validate the relationships and impact that exist between them, thus determining the interdependence and correlation of the same with the telework variable, allowing to simplify the complexity of sample spaces with many dimensions. It was possible to identify the main components with the variables' own labels and the dependent and predictive variables of the case were statistically validated, through the use of the IBM SPSS.