Este documento presenta los resultados de la validación de un instrumento para medir el estrés laboral en agentes de seguridad en una cárcel peruana. Se analizan datos sociodemográficos de la muestra de 270 agentes, incluyendo edad, sexo, estado civil y número de hijos. Además, se presentan estadísticas descriptivas del inventario de burnout aplicado, mostrando puntajes promedio en cada dimensión. Finalmente, se realizan análisis de normalidad de los datos y correlaciones ítem-test para evaluar la homogene

1. Universidad Cesar Vallejo – Raza Diferente
CAPÍTULO IV: RESULTADOS
Los resultados del proceso de validación del instrumento se presentan
organizados de la siguiente manera:
4.1. Descripción de la muestra por datos sociodemográficos
Tabla 1:
Distribución de la muestra según edad.
Edad
Frecuencia
Porcentaje
22-36 años
153
56.7%
37 - 50 años
85
31.5%
51-64 años
32
11.9%
Total
270
100.0%
En la tabla 1 se presenta la distribución de agentes de seguridad que labora en el
INPE y el porcentaje que representan del total de la muestra. La mayor proporción
de personal de seguridad es el 56,7 % quienes se encuentran entre los 22-36
años de edad, el 31,5% se ubica entre los 37-50 años y el 11,9% entre los 51-64
años.
Tabla 2:
Distribución de la muestra según sexo.
Sexo
Frecuencia
Porcentaje
Masculino
150
55.6%
Femenino
120
44.4%
Total
270
100.0%
En la tabla 2, del total de agentes de seguridad, el 56,6% son del sexo masculino,
mientras que el 44,4% son del sexo femenino. Se puede apreciar una ligera
proporción de más hombres que mujeres.

2. Tabla 3:
Distribución de la muestra según el estado civil
Estado Civil
Frecuencia
Porcentaje
Soltero
105
38.9%
Casado
97
35.9%
Conviviente
50
18.5%
Viudo
1
.4%
Divorciado
4
1.5%
Separado
13
4.8%
Total
270
100.0%
En la tabla 3, del total de agentes de seguridad, el 38,9% son solteros, 35,9%
casados, 18,5% convivientes, 4,8% separados, 1,5% divorciados y 0,4%
divorciados. Se puede apreciar que la mayoría de agentes de seguridad están
entre solteros y casados; y la minoría entre viudos y divorciados.
Tabla 4:
Distribución de la muestra según número de hijos
N de Hijos
Frecuencia
Porcentaje
0 hijos
74
27.4%
1 hijos
83
30.7%
2 hijos
60
22.2%
3 hijos
32
11.9%
4 hijos
14
5.2%
5 hijos
5
1.9%
6 hijos
1
.4%
7 hijos
1
.4%
270
100.0
Total
En la tabla 4, del total de agentes de seguridad, el 30,7% tienen 1 hijo, el 27,4%
no tienen hijos, el 22,2% tienen 2 hijos, el 11,9% tienen 3 hijos, el 5,2% tienen 4
hijos y en proporción similar de 0,4% tienen 6 y 7 hijos. Se puede apreciar que la

3. mayoría de agentes están entre los que no tienen hijos, tienen 1 o 2 hijos; y la
minoría están entre los que tienen 5, 6 o 7 hijos.
Tabla 5:
Distribución de la muestra según grado de instrucción
Grado de Instrucción
Frecuencia
Porcentaje
Sin Estudios
1
.4%
Primaria Completa
Primaria Incompleta
1
2
.4%
.7%
Secundaria Completa
73
27.0%
Secundaria Incompleta
6
2.2%
169
62.6%
Estudio Técnico Incompleto
5
1.9%
Universitario
5
1.9%
Universitario Incompleto
6
2.2%
Licenciada(o)
2
.7%
270
100.0%
Estudio Técnico Completo
Total
En la tabla 5, del total de agentes de seguridad, el 62,6% tienen estudio técnico
completo, el 27% secundaria completa, de manera similar en un 2,2% tienen
secundaria completa y universitario incompleto, también en similar proporción de
1,9% tienen estudio técnico incompleto y universitario, así como similarmente en
0,7% tienen primaria completa y son licenciadas (os) y finalmente en la misma
proporción de 0,4% no tiene estudios y tienen primaria completa. Se puede
apreciar que la mayoría de agentes tienen estudios técnico completo y una
proporción apreciable secundaria completa y son las minorías las que tienen otro
tipo de grado de instrucción.

4. Tabla 6:
Distribución de la muestra según tiempo de servicio en la empresa
Tiempo de Servicio
1 años
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
30
31
32
33
38
39 años
Total
Frecuencia
41
25
22
18
17
7
14
4
3
4
1
7
12
6
10
13
5
4
3
9
3
4
4
4
5
1
1
7
6
4
3
1
Porcentaje
15.2
9.3
8.1
6.7
6.3
2.6
5.2
1.5
1.1
1.5
.4
2.6
4.4
2.2
3.7
4.8
1.9
1.5
1.1
3.3
1.1
1.5
1.5
1.5
1.9
.4
.4
2.6
2.2
1.5
1.1
.4
1
1
270
.4
.4
100.0
En la tabla 6, del total de agentes de seguridad, el 15,2% tiene un año laborando
en la empresa, 9,3% labora 2 años, 8,1% labora 3 años, 6,7% labora 4 años,
6,3% labora 5 años, 5,2% labora 7 años, 4,8% labora 16 años, 4,4% labora 13

5. años.Además una proporción similar a 0,4% labora 33, 38 y 39 años. Se aprecia
que una proporción considerable trabajo un año y proporciones mucho menores
trabaja 33, 38 y 39 años en la empresa.
Tabla 7:
Distribución de la muestra según la labor que realiza en otra empresa
Frecuencia
Porcentaje
Sí
49
18.1%
No
221
81.9%
Total
270
100.0%
En la tabla 7, del total de agentes de seguridad el 81,9% no labora al mismo
tiempo en otra empresa y el 18,1% afirma que sí labora en otra empresa. Se
aprecia que la mayoría de agentes de seguridad labora al mismo tiempo en otra
empresa.
Tabla 8:
Distribución de la muestra según capacitación relacionada a manejo de estrés,
técnicas de relajación
Frecuencia
Porcentaje
Sí
58
21.5%
No
212
78.5%
Total
270
100.0%
En la tabla 8, del total de agentes de seguridad, el 78,5% afirma que no recibe
capacitación relacionada a manejo de estrés y el 21,5% si recibe tal capacitación.
Se aprecia que una mayoría considerable no recibe esta capacitación.

6. Tabla 9:
Distribución de la muestra según enfrentamiento actual de estrés o conflicto
Frecuencia
Porcentaje
Sí
126
46.7%
No
144
53.3%
Total
270
100.0%
En la tabla 9, del total de agentes de seguridad, el 53,3% afirma que actualmente
no enfrenta estrés o conflicto y el 46,7% sostiene que sí lo enfrenta. Se aprecia
que una proporción considerable enfrenta actualmente situaciones de estrés o
conflicto.
4.2. Análisis de ítems del Inventario de Burnout de Maslach
4.2.1. Estadísticos descriptivos del Inventario de Burnout de Maslach
Tabla 10
Resultados descriptivos por ítem
Media
Desv. típ.
Varianza
I1
1,79
1,632
2,663
I2
2,42
1,823
3,323
I3
1,64
1,744
3,041
I4
4,23
2,004
4,016
I5
,61
1,297
1,682
I6
1,86
1,854
3,438
I7
4,34
1,907
3,638
I8
1,81
1,851
3,427
I9
4,46
3,632
13,193
I10
1,06
1,727
2,982
I11
1,22
1,850
3,423

7. I12
4,67
1,763
3,108
I13
,87
1,502
2,255
I14
1,62
1,898
3,602
I15
1,48
2,155
4,646
I16
1,64
1,889
3,567
I17
4,06
2,011
4,044
I18
3,99
1,926
3,709
I19
3,90
2,063
4,255
I20
1,77
2,018
4,072
I21
4,44
1,938
3,755
I22
,97
1,662
2,764
En la tabla 10 observamos los estadísticos descriptivos relacionados con valores
centrales de la muestra de estudio. Se aprecia que los valores promedio son
bastante similares y existe muy poca dispersión, lo que quiere decir que los
sujetos han respondido a la prueba con valores centralizados y le da consistencia
a los datos estudiados.
Tabla 11
Estadísticos descriptivos por dimensiones.
Agotamiento
Emocional
Despersonalización
Falta de
Autorrealización
Personal
Media
15.44
5.34
34.07
Mediana
13.00
3.00
35.50
Desv. típ.
11.272
5.808
10.458
Varianza
127.050
33.734
109.363
Mínimo
0
0
0
Máximo
54
30
69

8. En la tabla 11, se observa que el puntaje directo en la dimensión de agotamiento
emocional tiene una media de 15.44 puntos (DE=11.2) para la dimensión de
despersonalización se observa una media de 5.34 (DE=5.8), para la dimensión de
falta de autorrealización personal se aprecia una media de 34.07 (DE=10.4).Se
puede apreciar una tendencia hacia puntajes más altos respecto a las tres
dimensiones considerandos los puntajes máximos observados. Asimismo, la
variación en los puntajes directos para el agotamiento emocional es mayor
respecto a las dimensiones de despersonalización y falta de autorrealización
personal.
Tabla 12
Desviación típica, Media, Mediana y Varianza para el total del Inventario Burnout
Maslach (Estrés Laboral Asistencial)
Estrés Laboral
Asistencial
Media
Mediana
Desv. típ.
Varianza
Mínimo
Máximo
54.85
53.00
16.829
283.222
0
132
En la tabla 12, se observa que el puntaje total para el Inventario Burnout Maslach
en la variable de Estrés Laboral asistencial tiene una media de 54.85 puntos
(DE=16.8). En este sentido se puede apreciar una variación baja respecto al
máximo puntaje y una tendencia mayor hacia el puntaje de la media.

9. 4.2.2. Normalidad de los datos totales del Inventario Burnout Maslach
Tabla 13
Estadísticos según la prueba de Kolmogorov-Smirnov
N
Z de Kolmogorov-Smirnov
Sig. asintót. (bilateral)
Estrés Laboral
asistencial
270
1.523
.190
La prueba de normalidad confirma que la distribución es simétrica, ya que el
grado de significación del estadístico es 0.190 que es mayor a 0.05 Esto implica el
uso de análisis paramétricos. Se examina la normalidad de la distribución de las
puntuaciones para comprobar la normalidad de la muestra. Díaz (1993 citado por
Ferreras, 2008).
4.3. Índice de homogeneidad
Una de las formas por las que se lleva a cabo la validez de
contenido es mediante el índice de homogeneidad, un test o una escala
son homogéneos si miden un único constructo, si todos sus ítems o
componentes miden lo mismo en su parte de puntuación verdadera. La
homogeneidad conceptual se busca al redactar los ítems y se
comprueban empíricamente mediante las correlaciones ítem-total. Si el
conjunto de ítems muestran una homogeneidad aceptable tiene sentido
el sumar las respuestas para obtener una puntuación total a cuyo único
componente verdadero contribuyen todos los ítems. Morales (2006).

10. 4.3.1. Correlación ítem – test
Tabla 14
Estadísticos para los ítems: Media (M), Varianza (V), correlación ítem-test (rit) y
Alfa de Cronbach.
Media de la
escala si se
elimina el
elemento
Varianza de
la escala si
se elimina el
elemento
Correlación
elemento-total
corregida
Alfa de
Cronbach si se
elimina el
elemento
Item 1
53.06
265.235
.407
.727
Item2
52.43
255.089
.443
.717
Item3
53.22
259.297
.390
.721
Item4
50.61
266.366
.413
.733
Item5
54.24
267.550
.554
.726
Item6
53.00
251.347
.502
.712
Item7
50.50
266.937
.420
.732
Item8
53.06
248.926
.549
.709
Item9
50.39
254.955
.438
.757
Item10
53.81
259.995
.389
.721
Item11
53.62
260.482
.441
.724
Item12
50.17
278.938
.440
.744
Item13
53.99
265.444
.380
.725
Item14
53.22
250.588
.500
.712
Item15
53.36
257.822
.415
.725
Item16
53.22
250.560
.509
.711
Item17
50.78
274.349
.389
.743
Item18
50.87
277.803
.443
.745
Item19
50.96
269.972
.448
.738
Item20
53.07
259.055
.426
.725
Item21
50.41
268.757
.486
.735
Item22
53.90
260.412
.399
.721

11. Se observa que los ítems arrojan valores superiores a 0,35 en el campo
correspondiente a coeficientes de correlación ítem - total, lo cual indica que son
significativas las correlaciones.
4.3.2. Correlación dimensión – test
Tabla 15
Correlación de cada una de las dimensiones vs el total de la prueba según
Pearson
Correlaciones
Estrés
Laboral
asistencial
Correlación
de Pearson
Estres Laboral
Sig.
asistencial
(bilateral)
N
Correlación
de Pearson
Agotamiento
Sig.
Emocional
(bilateral)
N
Correlación
de Pearson
Despersonalización Sig.
(bilateral)
N
Correlación
Falta de
de Pearson
autorrealización
Sig.
Personal
(bilateral)
N
Agotamient
o
Emocional
1
.741**
.665**
.441**
.000
.000
.000
270
270
270
270
.741**
1
.584**
.210**
.000
.001
.000
Falta de
Despersoautorrealizanalizacion
ción
Personal
270
270
270
270
.665**
.584**
1
.115**
.000
.000
270
270
270
270
.441**
.210**
.115
1
.000
.001
.058
270
270
270
.058
270
**. La correlación es significativa al nivel 0,01
(bilateral).
Los resultados muestran que se da una correlación de 0,741 para la sub escala
de agotamiento emocional, 0.665 para la sub escala despersonalización y 0.441
para la sub escala de falta de autorrealización personal las cuales son
significativas al nivel de 0,01, lo que indica la existencia estabilidad en las
respuestas. El Índice de homogeneidad corregido se identifica con la correlación

12. producto - momento de Pearson, de cada ítem con el total, menos el ítem (a fin de
probar si las varianzas dentro de los grupos son estadísticamente las mismas).
Díaz (1993 citado por Ferreras, 2008).
4.4. Confiabilidad del Inventario Burnout Maslach
La fiabilidad de una prueba o test se refiere a la precisión de esa
prueba utilizada como instrumento de medida y nunca a si ese instrumento
es idóneo para la medida de la aptitud, actitud o cualquier otro tipo derasgo
que se quiere evaluar a través de esa prueba Ferreras (2008), aspecto que
hace referencia a la validez de ese instrumento o prueba.
4.4.1. Alfa de Cronbach
Asimismo, se analizó la variación del alfa de Cronbach en caso
se eliminara algún ítem, con el fin de decidir si era necesario o no,
retirar algún ítem del Inventario Burnout Maslach de forma
permanente.
Tabla 16
Coeficiente de confiabilidad para el Inventario Burnout Maslach
Alfa de Cronbach
N de elementos
.737
22
El alfa obtenido es de 0.737, lo cual indica una buena confiabilidad. Entonces, los
puntajes de cada ítem son consistentes con el puntaje total, lo cual nos asegura la
consistencia interna del instrumento. Dentro de la fiabilidad se estableció la
consistencia interna por el método del alfa de Cronbach. Se cumplen los
supuestos de este análisis, dado que la escala que utiliza el Inventario Burnout
Maslach es tipo Likert.

13. Tabla 17
Estadísticos si se elimina el ítem para el Inventario Burnout Maslach
Media de la
escala si se
elimina el
elemento
Varianza de
la escala si
se elimina el
elemento
Correlación
elemento-total
corregida
Alfa de
Cronbach si
se elimina el
elemento
Item 1
53.06
265.235
.407
.727
Item2
52.43
255.089
.443
.717
Item3
53.22
259.297
.390
.721
Item4
50.61
266.366
.413
.733
Item5
54.24
267.550
.554
.726
Item6
53.00
251.347
.502
.712
Item7
50.50
266.937
.420
.732
Item8
53.06
248.926
.549
.709
Item9
50.39
254.955
.438
.757
Item10
53.81
259.995
.389
.721
Item11
53.62
260.482
.441
.724
Item12
50.17
278.938
.440
.744
Item13
53.99
265.444
.380
.725
Item14
53.22
250.588
.500
.712
Item15
53.36
257.822
.415
.725
Item16
53.22
250.560
.509
.711
Item17
50.78
274.349
.389
.743
Item18
50.87
277.803
.443
.745
Item19
50.96
269.972
.448
.738
Item20
53.07
259.055
.426
.725
Item21
50.41
268.757
.486
.735
Item22
53.90
260.412
.399
.721

14. Todos los ítems se correlacionan positivamente con el puntaje total. Asimismo, se
puede observar que la media, la varianza y el alfa no se modificarían en gran
medida si se eliminara cualquiera de los ítems presentados. Por ende, se
conservan todos los ítems del Inventario Burnout Maslach
Tabla 18
Estadísticos de fiabilidad según sub escalas (Dimensiones) para Inventario
Burnout Maslach
Alfa de
Cronbach
N de elementos
Agotamiento Emocional
0.866
9
Despersonalización
0.676
5
Falta de autorrealización personal
0.728
8
En cuanto a la consistencia interna se obtuvo un alpha de Cronbach de 0.866 en
agotamiento personal, 0.676 para despersonalización, y 0.728 para la falta de
autorrealización personal, lo que indica es una buena confiabilidad para las sub
escalas. Es decir los puntajes de cada ítem son consistentes con los puntajes
totales obtenidos en cada escala. Lo cual nos asegura la consistencia interna del
instrumento.
4.4.2. Técnica mitad – mitad
Tabla 19
Índice de confiabilidad general mediante la técnica de evaluación de mitades.
Alfa de Cronbach
Valor
Parte 1
N de
elementos
Valor
Parte 2
N de
elementos
N total de elementos
Correlación entre formas
Coeficiente de SpearmanBrown
Dos mitades de Guttman
.441
11a
.682
11b
22
.610
Longitud igual
Longitud desigual
.758
.758
.755

15. La interpretación que se da bajo la técnica de dos mitades obtiene también
valores aceptables de confiabilidad donde la primera mitad de la prueba da un alfa
de 0.441 para un total de 11 ítems, mientras que el análisis en la segunda mitad
da como resultado 0,682 para un total de 11 ítems. El análisis de la confiabilidad
por mitades, el coeficiente de Spearman, da un resultado de 0.758, lo cual nos
indica que es una correlación aceptable. En el análisis de Dos mitades de
Guttman se obtuvo un coeficiente de correlación de 0.755 lo cual asimismo indica
una correlación aceptable. Por ello, se puede decir que la prueba calculada por el
método de las dos mitades o pares-impares es bastante elevada cercana 0,7
siendo la fiabilidad perfecta 1. El procedimiento de la división en dos mitades o
pares-impares para el cálculo de la fiabilidad consiste en la construcción de dos
formas paralelas del mismo test, seleccionando por un lado los elementos que
ocupan los lugares pares, y por otro los que ocupan los lugares impares. Diaz
(1993 citado por Ferreras, 2008).
4.4.3. Técnica Guttman
Tabla 20
Índice de Confiabilidad general mediante la técnica de Guttman.
1
2
3
.837
.855
5
.843
6
N de elementos
.873
4
Lambda
.803
.818
22
Los datos que muestran los índices de fiabilidad del Inventario Burnout Maslach
(Estrés Laboral asistencial), en su versión adaptada son moderadamente altos.
Esta técnica permite conocer los límites inferiores de la verdadera fiabilidad. El
valor mínimo aceptable es 0,70 sin embargo como se muestra en esta prueba es
de 0.803.

16. 4.5. Validez del Inventario Burnout Maslach (Estrés Laboral asistencial)
4.5.1. Validez de contenido por opinión de jueces
La validez de contenido se refiere a la relevancia o
representatividad de los ítems en cuanto a muestra adecuada de un
dominio previamente especificado; es en este sentido una propiedad
del instrumento, no de las inferencias que pueden hacerse de las
puntuaciones. El dato que suele aducirse para probar esta validez de
contenido suelen ser los juicios, con frecuencia consensuados, para
determinar si el contenido de los ítems es apropiado o no lo es.
Morales (2006)
Tabla 21
Prueba binomial.
Grupo 1
SI
Total
Prop. de
observada
prueba
22
1.00
.50
.000
22
Categoría
JUEZ1
1.00
.50
.000
.50
.000
.50
.000
.50
.000
N
Grupo 1
JUEZ2
SI
17
.77
Grupo 2
NO
2
22
SI
21
.95
Grupo 2
NO
1
.05
22
1.00
Total
Grupo 1
SI
18
.82
Grupo 2
NO
2
.18
22
1.00
Total
Grupo 1
JUEZ5
(bilateral)
1.00
Grupo 1
JUEZ4
exacta
.23
Total
JUEZ3
Sig.
Proporción
NO
20
.91
Grupo 2
NO
2
.09
22
1.00
Total
Todos los ítems obtuvieron un índice de validez aceptable, el índice de
significatividad es 0.00 por tanto los ítems sometidos a validez de contenido
quedan aceptados.
4.5.2. Validez de constructo a través del análisis factorial

17. La validez de constructo, también denominada validez
estructural trata de evaluar si los componentes establecidos, son
adecuados para la evaluación del aspecto concreto que pretende
evaluarse, en este caso, la asertividad.
El análisis factorial es un método de análisis multi variante
que intenta explicar, según un modelo lineal, un conjunto extenso de
variables observables mediante un número reducido de variables
hipotéticas llamadas factores, es decir, intenta identificar variables
subyacentes, o factores, que expliquen la configuración de las
correlaciones dentro de un conjunto de variables observadas. El
análisis factorial se suele utilizar en la reducción de los datos para
identificar un pequeño número de factores que explique la mayoría
de la varianza observada en un número mayor de variables
manifiestas. El objeto del análisis factorial es representar la variable
en términos de varios factores subyacentes con una perdida mínima
de información. Morales (2006)
Tabla 22
Validez de constructo mediante la técnica de Kaiser-Meyer-Olkin y la Prueba de
esfericidad de Bartlett.
KMO y prueba de Bartlet
Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin.
Sig.
.848
.000
El Kaiser-Meyer-Olkin es un indicador que se construye con los coeficientes de
correlación. Si el valor se acerca a 1 hay más grado de correlación. Si es menor
de 0.05 la prueba no aplica, Ya de 0.8 para arriba quiere decir que las variables
están tan correlacionadas que se pueden reducir como en este caso que es de
0.848. La prueba de esfericidad de Barlett, indica que el Sig = 0.00 es menor a
0.05 por lo tanto si hay correlaciones entre las variables lo que quiere decir que la
prueba aplica para estos datos. Quintin (2008)

18. Tabla 23
Número de factores de acuerdo a Métodos a extracción por componentes.
Autovalores iniciales
Componente
Sumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracción
% de la
%
Total
varianza acumulado
Suma de las saturaciones al
cuadrado de la rotación
% de
%
Total
varianza acumulado
Total
% de la
varianza
%
acumulado
1
5.948
27.036
27.036
5.948
27.036
27.036
3.699
16.811
16.811
2
2.906
13.207
40.243
2.906
13.207
40.243
3.211
14.594
31.406
3
1.723
7.830
48.074
1.723
7.830
48.074
2.679
12.177
43.582
4
1.171
5.323
53.397
1.171
5.323
53.397
2.159
9.815
53.397
5
.982
4.465
57.862
6
.958
4.352
62.214
7
.913
4.148
66.362
8
.824
3.746
70.108
9
.756
3.437
73.544
10
.693
3.151
76.695
11
.644
2.929
79.625
12
.620
2.817
82.442
13
.558
2.536
84.978
14
.492
2.237
87.215
15
.465
2.115
89.330
16
.457
2.077
91.407
17
.402
1.827
93.234
18
.379
1.723
94.957
19
.349
1.585
96.542
20
.275
1.249
97.791
21
.254
1.156
98.946
22
.232
1.054
100.000
El criterio utilizado para extraer factores es el de Kaiser, los factores que tienen
valores mayores que 1, son los 4 primeros. El tanto por ciento que explican la
variabilidad de cada uno de ellos entre los 4 explican una variabilidad del
53.397%. La estructura interna de la prueba fue explorada por medio de un
análisis factorial por componentes principales encontrándose que el primero
explica 27.036%, el segundo explica 13.207% y los cuatro primeros explican en
53.397%.

19. Tabla 24
Matriz de componentes rotados por el Método Varimax con Kaiser a cuatro
componentes.
Componente
1
Item 1
Item2
Item3
Item6
Item8
Item6
Item16
Item8
Item4
Item7
Item12
Item17
Item18
Item19
Item21
Item5
Item13
2
3
4
.806
.803
.698
.581
.732
.581
.559
.732
.640
.698
.644
.625
.539
.625
.757
Item14
.691
.590
.512
.631
.673
Item15
Item20
Item9
Item10
Item11
Item22
.623
.554
.621
.682
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.
a
a. La rotación ha convergido en 6 iteraciones.
Los 8 primeros ítems tienen saturaciones parecidas en el factor 1 por lo que están
correlacionadas positivamente, los 7 siguientes tienen saturaciones parecidas al
factor 2, por lo que están correlacionadas positivamente, además los siguientes 5
ítems tienen saturaciones parecidas en el factor 3 por lo que están
correlacionadas positivamente, lo que indica también que están correlacionadas
positivamente y los últimos 4 items tienen saturaciones parecidas en el factor 4
por lo que están correlacionadas positivamente, La técnica de extracción que se

20. usa por omisión en el análisis factorial que posee el paquete estadístico SPSS, es
la de componentes principales; mientras que la técnica de rotación es la llamada
rotación ortogonal Varimax. Con ella los cálculos se realizan de tal manera que la
tendencia de cada variable de pesar alto en un solo factor se maximice lo que se
denomina varianza máxima. Moncada (2005)
4.6. Baremación
Los baremos se realizaron por sub escalas de forma general, ya que
no existen diferencias significativas entre las variables sexo, edad, formación
pedagógica y tiempo de servicio. Al interpretar los resultados obtenidos por
la muestra en la aplicación de un determinado test, se hace a partir de
puntuaciones centiles. Es por eso que, el medio elegido es el de convertir las
puntuaciones directas en puntuaciones centiles o percentiles.
Tabla 26
Baremación por deciles para el Inventario de Burnout Maslach (Estrés Laboral
asistencial)
N
Percentiles
Válidos
Perdidos
270
0
9
10
20
30
40
50
37.00
37.00
43.00
47.00
51.00
53.00
60
70
80
56.00
61.00
67.00
90
74.90

21. Tabla 28
Baremación por deciles para las sub escalas
Agotamiento
Emocional
Percentiles
10
20
30
40
50
60
70
80
90
99
Despersonalización
Falta de
autorrealización
Personal
1
3
6
8
10
12
16
18
24
33
16
22
26
28
31
33
36
38
41
42
0
0
2
4
5
6
8
10
13
24
Tabla 29
Rango de valores para las dimensiones del Burnout Maslach (Estrés Laboral
asistencial)
Nivel
Agotamiento
emocional
Despersonalización
Falta de
autorrealización
personal
Muy bajo
[0-13]
[0-7]
[0-11]
Bajo
[14-27]
[8-15]
[12-23]
Medio
[28-41]
[16-23]
[24-35]
Alto
>=42
>=24
>=36
Habitualmente, la interpretación de los resultados logrados por los evaluados en
la aplicación de un determinado cuestionario o test, se hace a partir de

22. puntuaciones centiles. Para ello, el procedimiento seguido es el de transformar las
puntuaciones directas en puntuaciones centiles o percentiles. En este caso, los
deciles se obtendrían a partir de la división en 10 partes iguales, el intervalo de
puntuación resultante que se sitúa entre la puntuación máxima y la puntuación
mínima de cada grupo concreto. A partir de la puntuación cuartil obtenida por un
evaluado podemos valorar el estrés laboral asistencial que tiene un personal de
seguridad en función de su situación respecto al grupo.
4.7. Comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial
Tabla 30
Comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial acuerdo con la variable edad
Edad
Muy Bajo
Bajo
Medio
Alto
Total
22-36 años
5,3%
9,5%
41,2%
0,7%
56,7%
37-50-años
0,4%
20,5%
9,8%
0,8%
31,5%
51-64años
0,8%
10,2%
0,8%
0%
11,8%
6,5%
40,2%
51,8%
1,5%
100%
Figura 1
Categoría del nivel Estrés Laboral Asistencial de acuerdo con la variable edad

23. Se muestra, en la Tabla 31, la comparación del nivel de Estrés Laboral
Asistencial de acuerdo a la variable sexo
TABLA 31
Comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial acuerdo con la variable sexo
Sexo
Muy Bajo
Bajo
Medio
Alto
Total
Masculino
2,5%
39%
12,7%
1,4%
55,6%
Femenino
3,8%
32,2%
8,4%
0%
44,4%
6,3%
71,2%
21,1%
1,4%
100%
Figura 2
Categoría del nivel de Estrés Laboral Asistencial acuerdo con la variable sexo

24. Muy Bajo
Bajo
Medio
Alto
Se muestra, en la Tabla 32, la comparación del nivel de Estrés Laboral
Asistencial de acuerdo a la variable estado civil
TABLA 32
Comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial de acuerdo a la variable
estado civil
Estado Civil
Muy Bajo
Bajo
Medio
Alto
Total
Soltero
4,1%
28,4%
6,4%
0%
38,9%
Casado
0,8%
24,9%
9,4%
0,8%
35,9%
Conviviente
0,4%
4,5%
12,9
0,7%
18,5%
Viudo
0%
0,4%
0%
0%
0,4%
Divorciado
0%
1,5%
0%
0%
1,5%
Separado
1,1%
2,6%
1,1%
0%
4,8%
6,4%
62,3%
29,8
1,5%
100%
Figura 3
Categoría del nivel de Estrés Laboral Asistencial de acuerdo a la variable estado
civil

25. Se muestra, en la Tabla 33, la comparación del nivel de Estrés Laboral
Asistencial de acuerdo a la variable estado civil
TABLA 33
Comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial de acuerdo a la variable
número de hijos
N de hijos
Muy Bajo
Bajo
Medio
Alto
Total
0 hijos
4,4%
18,2%
4,8%
0%
27,4%
1 hijos
1,1%
21,1%
7,8%
0,7%
30,7%
2 hijos
0%
15,7%
6,5%
0%
22,2%
3 hijos
0,4%
9,1%
1,6%
0,8%
11,9%
4 hijos
0,4%
4,4%
0,4%
0%
5,2%
5 hijos
0%
1,5%
0,4%
0%
1,9%
6 hijos
0%
0,4%
0%
0%
0,4%
7 hijos
0%
0,4%
0%
0%
0,4%
6,3%
70,7%
21,5%
1,5%
100%
Figura 4
Categoría del nivel de Estrés Laboral Asistencial de acuerdo a la variable número
de hijos

26. Se muestra, en la Tabla 34, la comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial
de acuerdo a la variable estado civil
TABLA 34
Comparación del nivel de Estrés Laboral Asistencial de acuerdo a la variable
grado de instrucción.
Grado de Instrucción
Sin estudios
Primaria Completa
Primaria Incompleta
Secundaria Completa
Secundaria Incompleta
Estudio Técnico Completo
Estudio Técnico Incompleto
Universitario
Universitario Incompleto
Licenciado
Muy Bajo
0%
0%
0,4%
0,4%
0%
4,9%
0%
0%
0%
0,8%
Bajo
0,4%
0,3%
0%
21,6%
1,8%
42,2%
1,9%
0,8%
1,5%
0%
Medio
0%
0,4%
0%
5%
0,4%
15%
0%
1,1%
0,6%
0%
Alto
0%
0%
0%
0%
0%
1,5%
0%
0%
0%
0%
Total
0,4%
0,7%
0,4%
27%
2,2%
62,6%
1,9%
1,9%
2,1%
0,8%
100%
Figura 5
Categoría del nivel de Estrés Laboral Asistencial de acuerdo a la variable grado
de instrucción.