ACERCA DE BATERíA DE RIESGO PSICOSOCIAL JAVERIANA

Acerca de batería de riesgo psicosocial javeriana

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Se utilizo el índice de correlación de Pearson para determinar la relación existente entre las variables objeto de este estudio, su intensidad y su sentido positivo o cenizo.

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Además las guíCampeón que complementan la Batería podrían ser de gran ayuda para el dictamen y mejoramiento de la desprecio abundancia sindical de que adolecen las empresas colombianas.

Examina los factores fuera del ambiente de trabajo que pueden afectar el bienestar del empleado, como las relaciones familiares, la situación económica, y el nivelación entre la vida profesional y personal.

Documentación para el administrador del aplicativo. Se prostitución de una colchoneta de datos en Excel que compila los resultados (datos generales, puntaje transformado y nivel de riesgo) de todos los cuestionarios calificados con el aplicativo.

Classification system for the predicting of psychosocial risk level in public-school teachers based on Industrial Intelligence

La batería de riesgos psicosociales es el utensilio para evaluar los factores de riesgo psicosocial, son todas aquellas condiciones y características de las organizaciones que influyen en la Lozanía mental de los empleados o trabajadores, que afectan su rendimiento laboral e inciden en el estrés sindical, teniendo en cuenta las demandas del contexto gremial y características del individuo (el estrés profesional).

Este enfoque holístico no solo mejora la satisfacción y retención del personal sino que igualmente contribuye a la productividad y el éxito a dilatado plazo de la empresa.

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This paper presents a new methodology based on machine learning techniques in diagnostics of psychosocial assessments to identify the risk level in teachers of public schools in Colombia. A comparative study of three important models of machine learning for prediction was done: químico neural networks, decision trees bateria de riesgo psicosocial tipo a y b and naive bayes, reducing the dimensionality of the data. This was done by applying genetic algorithms, algorithm of the expected bateria riesgo psicosocial colombia amount of information, the algorithm GainRatioAttributeEval, Pearson's relation coefficient and principal components analysis.

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