4.3 Realistic Parallel Execution Model
4.3.1 Synchronisation Model
N = 174 r = 0,684
√ 2
√1 2
Reemplazando valores se obtiene una t de 12.297186
f) Decisión Estadística: Como la t calculada (tc) de 12.297186 es mayor a la t teórica
(tt) de1.96 y por lo tanto cae en la región de rechazo; entonces se rechaza la Ho, y se acepta la hipótesis alterna H1: Existe una relación directa y significativa entre clima organizacional y autoevaluación según los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Nacional del Centro del Perú – Huancayo en el año 2014.
5.2.2. Contrastación de la primera hipótesis específica a) Planteamiento de Hipótesis Hipótesis Nula: H0: r (x,y) < 0.10; sig.> 0,05
Ho: “El coeficiente de correlación entre las variables clima organizacional y
gestión de la carrera es menor a 0,10 con un p-valor mayor a 0,05”
Lo que para el trabajo significa: “NO existe una relación directa y significativa entre clima organizacional y gestión de la carrera según los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Nacional del Centro del Perú – Huancayo en el año 2014”, por lo tanto no existe una relación positiva significativa entre las dos variables.
Hipótesis Alterna:
H1: “El coeficiente de correlación entre las variables clima organizacional y gestión
de la carrera es igual o mayor a 0,10 con un p-valor menor a 0,05”
Para efectos de la investigación significa: “Existe una relación directa y significativa entre clima organizacional y gestión de la carrera según los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Nacional del Centro del Perú – Huancayo en el año 2014”, por lo tanto si existe una relación positiva significativa entre las variables.
b) Nivel de significancia o riesgo: Se eligió el nivel de significancia, es decir el riesgo que se asume acerca de rechazar la Ho cuando en realidad debe aceptarse por ser verdadera. El nivel de significancia utilizado en el diseño descriptivo correlacional fue
0,05 ; por ser adecuado en las investigaciones en Ciencias Sociales y Pedagógicas Sierra (2003).
c) El estadígrafo de prueba: “Si deseamos investigar el grado de asociación entre variables, estamos frente a un problema de correlación” (Gomez y otros, 2006; pp. 234). Para hallar la relación entre las variables se seleccionó el Coeficiente de correlación de Pearson. Las variables de estudio tuvieron en su origen una escala de medición ordinal, sin embargo al general los baremos y realizar la
recodificación pasaron a una escala de intervalo o razón.
d) Valor crítico y regla de Decisión: Para la prueba de dos colas con α=0,05 en la tabla, y con un tamaño de muestra “n” de 174, tenemos para el lado derecho el valor crítico Z=1,96. Y por simetría al lado izquierdo se tiene también: Z= -1,96.
-1,96 +1,96
Regla de decisión: rechazar la hipótesis nula si: Z>1,96 ó Z<-1,96.
e) Cálculo del Estadígrafo de Prueba: Para hallar el coeficiente de correlación de Pearson se ordenaron los puntajes de cada una de las dos variables de estudio. Se consideraron las sumatorias de los puntajes de los 30 ítems de la variable clima organizacional, mientras que para la gestión de la carrera se trabajaron con los ítems 01 al 07 correspondientes a esta dimensión en el instrumento de medición de la autoevaluación.
Posteriormente se calculó el Coeficiente de correlación de Pearson, cuya fórmula es: ∑ ∑ ∑ √ ∑ 2 ∑ 2 ∑ 2 ∑ 2
El cálculo se realizó haciendo uso del paquete estadístico SPSS Versión 22. Los resultados fueron:
Correlaciones Clima Organizacional Dimensión gestión de la carrera Clima Organizacional Correlación de Pearson
Sig. (bilateral) N
1 ,636**
,000
174 174
Dimensión gestión de la Correlación de Pearson
carrera Sig. (bilateral)
N
,636** 1
,000
174 174 **. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
La matriz de correlaciones emitida por el software, como resultado de correlacionar las 02 variables, arroja el coeficiente de 0.636.
Para la lectura de esta cifras, se realizó la comparación con la tabla de valores mencionada por Hernández y otros (2006, p. 453).
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN
Correlación negativa perfecta: -1
Correlación negativa muy fuerte: -0,90 a -0,99 Correlación negativa fuerte: -0,75 a -0,89 Correlación negativa media: -0,50 a -0,74 Correlación negativa débil: -0,25 a -0,49 Correlación negativa muy débil: -0,10 a -0,24
No existe correlación alguna: -0,09 a +0,09
Correlación positiva muy débil: +0,10 a +0,24 Correlación positiva débil: +0,25 a +0,49 Correlación positiva media: +0,50 a +0,74 Correlación positiva fuerte: +0,75 a +0,89 Correlación positiva muy fuerte: +0,90 a +0,99 Correlación positiva perfecta: +1
Realizada la comparación, se aprecia que el coeficiente de 0,636 expresa una correlación positiva media.
Si bien es cierto, el paquete SPSS hace referencia que la relación es significativa al nivel de 0,01 (dos colas). Con el fin de ratificar este resultado, se procedió a calcular el valor de la “t” de student para cada uno de los coeficientes:
N = 174 r = 0,636
√ 2
√1 2
Reemplazando valores se obtiene una t de 10.8088377
f) Decisión Estadística: Como la t calculada (tc) de 10.8088377 es mayor a la t teórica (tt) de1.96 y por lo tanto cae en la región de rechazo; entonces se rechaza la Ho, y se acepta la hipótesis alterna H1: Existe una relación directa y significativa entre clima organizacional y gestión de la carrera según los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Nacional del Centro del Perú – Huancayo en el año 2014.
5.2.3. Contrastación de la segunda hipótesis específica a) Planteamiento de Hipótesis Hipótesis Nula: H0: r (x,y) < 0.10; sig.> 0,05
Ho: “El coeficiente de correlación entre las variables clima organizacional y
formación profesional es menor a 0,10 con un p-valor mayor a 0,05”
Lo que para el trabajo significa: “NO existe una relación directa y significativa entre clima organizacional y formación profesional según los estudiantes de la Facultad de Ciencias de la Comunicación de la Universidad Nacional del Centro del Perú – Huancayo en el año 2014”, por lo tanto no existe una relación positiva significativa entre las dos variables.
Hipótesis Alterna: