Versión de HTML Básico
Matriz de componentes rotados
Componente
1
2
Servicio
.748
Reconocimiento
.703
Exterior
.769
Progreso
.831
Autosatisfacción
.775
Capacitación
.717
MotivaSatis
.641
Retribución
.884
Reconoce
.852
Satisface
.640
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.
a. La rotación ha convergido en 3 iteraciones.
Cuadro 6. Matriz de componentes rotados.
Fuente: Elaboración propia
4.6. Análisis de correlaciones
En cuanto a las correlaciones se utilizó el coeficiente de correlación de Spearman
porque se tienen datos no paramétricos.
En cuanto a la variable de
reconocimiento
encontramos una correlación
altamente significativa con la variable de
capacitación,
con un coeficiente de
0.563 lo que demuestra que a mayor capacitación mayor será el reconocimiento a
sus integrantes. También se observa la correlación que tiene con la variable de
progreso
con un coeficiente de 0.537 lo que indica que a mayor progreso en la
vida de sus integrantes mayor será el reconocimiento a los mismos.
Respecto a la variable de
retribución
, se encuentra una correlación altamente
significativa con la variable de
retribución motivante
con un coeficiente de
correlación del 0.765 lo que demuestra que entre mayor sea la retribución que se
recibe por parte de la UACyA más motivante resulta ésta. De igual manera tiene