Abstract—- Based on the review and research on the teleworking modality and the variables that impact it atthe organizational level, such as quality of life, communication, organizational culture or productivity, a casestudy is proposed under the innovation and teleworking model of a company. Japanese automotive industryfor the application of Multivariate Analysis techniques such as Principal Component Analysis and LinearRegression, in order to condense the information provided by multiple variables into principal componentsand validate the relationships and impact that exist between them, thus determining the interdependenceand correlation of the same with the telework variable, allowing to simplify the complexity of sample spaceswith many dimensions. It was possible to identify the main components with the variables' own labels and thedependent and predictive variables of the case were statistically validated, through the use of the IBM SPSSsoftware.Keywords: telecommuting, multivariate analysis, principal components.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. ISSN-E: 2697-3650Minerva JournalVol.3, Issue. 8, (pp. 42-53)Alviarez. 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.Resumen—A partir de la revisión e investigación sobre la modalidad del teletrabajo y las variables que loimpactan 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 ComponentesPrincipales y la Regresión lineal, a fines de condensar la información aportada por múltiples variables encomponentes 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 lacomplejidad de espacios muestrales con muchas dimensiones. Se lograron identificar los componentesprincipales con etiquetas propias de las variables y se validaron estadísticamente las variables dependientesy predictivas del caso, a través del uso del software IBM SPSS.Palabras clave: teletrabajo, análisis multivariante, componentes principales.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. 42Recibido(12/04/2022), Aceptado(30/04/2022)Alviarez Jesica direccionejecutiva.coachorg@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3124-2961Unexpo Puerto OrdazEstado Bolívar, Venezuela https://doi.org/10.47460/minerva.v3i8.63
I. INTRODUCCIÓN La crisis sanitaria mundial generada por la pandemia del COVID-19 ha logrado impactar considerablementelas estructuras organizacionales, desde las transformaciones radicales de sus naturalezas hasta susorganizaciones y sistemas, por lo que las mismas han buscado la forma de adaptarse a los vertiginososcambios dinámicos y demandantes de los consumidores. Desde las Tecnologías de la Información y laComunicación (TICs) las organizaciones han evolucionado a nuevos modelos productivos, lo que ha implicadoa su vez cambios importantes en sus estructuras internas [1]. Así, las organizaciones tradicionales hanadaptado de forma brusca sus metodologías de trabajo, la medición de objetivos, los resultados y entregablesa la nueva realidad de teletrabajo o trabajo remoto; en la cual el desempeño se ha visto significativamenteimpactado. Por ello, se desea determinar los componentes principales de las variables observablesorganizacionales relacionadas con el teletrabajo a partir de un caso de estudio vinculado a una empresaautomotriz japonesa; para lo cual se hará uso del software IBM SPSS a fines de llevar a cabo el análisismultivariante y la simulación de la data referencial sobre los indicadores de productividad, eficiencia, eficacia,satisfacción laboral y, de esta manera, obtener de la regresión lineal los coeficientes de los factores conmayores pesos de las varianzas asociadas a la variable del teletrabajo [2]. El presente caso de estudiocontiene como partes del trabajo: el desarrollo, la metodología, los resultados y conclusiones, así como lasreferencias bibliográficas de soporte.II. DESARROLLOEl teletrabajo consiste en una modalidad laboral desarrollada a distancia (fuera de la organización) a través delas tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), lo que genera el desplazamiento del “producto”hasta el sitio de interés en vez del individuo. Si la producción y los entregables del empleado son de carácterintelectual, la realización de las asignaciones y las tareas laborales podrían efectuarse desde cualquierlocación (siempre y cuando se tenga acceso a las TIC) [3]. En el proceso de investigación sobre el tema de teletrabajo, se consigue visualizar el uso de variedades detérminos que hacen alusión a la definición de la modalidad del trabajo remoto, como los vocablos telework,telecommuting (teledesplazamiento), networking (trabajo en red), remote working (trabajo a distancia), flexibleworking (trabajo flexible), o home working (trabajo a domicilio) [4].Existen diversos estudios y autores que proponen el vínculo entre algunas variables observables entorno alámbito laboral bienestar (personal) con el teletrabajo. Entre ellos, [3] plantea el teletrabajo con la calidad devida y la productividad como resultado de una relación recursiva así como un modelo organizacional deteletrabajo que comprenden dichos elementos esenciales objeto de estudio. Otra investigación analizadaincorpora un elemento adicional vinculado a las TIC´s y a las comunicaciones, en la cual se plantea el impactodel teletrabajo en la cultura organizacional y las posibilidades de intervención desde el campo de la tecnologíacon la evolución de la modalidad de teletrabajo [1].De igual forma, se consigue un modelo de ecuaciones estructurales puesto en prueba a través de un modelopredictivo, en donde se detectan que los factores demandantes, recursos laborales y recursos personalesque inciden significativamente en la productividad percibida por el empleado (afectada por el estrés) y susatisfacción laboral [5]. El proceso técnico generado para el presente caso de estudio de teletrabajo consiste en un modelo deestructura organizacional basado en la propuesta de tres (03) variables observables: la transformación delnegocio, la evolución de la cultura organizacional y la innovación como estilo de trabajo, el cual puedevisualizarse a continuación:43ISSN-E: 2697-3650Alviarez. 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.Minerva JournalVol.3, Issue. 8, (pp. 42-53)
Fig. 1 Modelo de nuevo estilo organizacional bajo el enfoque del teletrabajoPara ello, se identificaron las variables observadas vinculadas de forma interdependiente con los siguientesindicadores: eficiencia, eficacia, productividad y satisfacción laboral, para lo cual se propone el siguienteesquema de categorización de variables:44ISSN-E: 2697-3650Fig. 2 Modelo propuesto para el Análisis MultivariableEs importante destacar, que las variables latentes o constructos (componentes principales) son aquellos queno son directamente observables o medibles, por lo que no presentan una unidad de medida específica, y enconsecuencia, cualquier estimación supone un error asociado. Mientras que las variables observables son unconjunto de medidas que se utilizan para definir o inferir la variable latente [5].III. METODOLOGÍALa investigación se llevó a cabo con la aplicación de las técnicas multivariadas que permitieron unaaproximación de los datos dentro de un marco interpretativo, captar las complejidades e interrelaciones delfenómeno para así proveer un marco teórico que vislumbren los componentes principales [5]. Por ello, parael desarrollo del estudio de caso se aplicó el análisis de datos interdependientes denominada Análisis deComponentes Principales (ACP), la cual permite abordar de forma simultánea múltiples medidas de losobjetos bajo observación, creación de conocimiento y el mejoramiento en la toma de decisiones dentro de lasorganizaciones [6].Alviarez. 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.Minerva JournalVol.3, Issue. 8, (pp. 42-53)
45ISSN-E: 2697-3650De esta forma, el ACP busca hallar combinaciones lineales de las variables originales que expliquen la mayorparte de la variación total. El primer factor o componente será aquel que determina la mayor parte de lavarianza total y el segundo factor la mayor parte de la varianza restante, sucesivamente la relación de pesoentre varianzas [7]. También, ACP es considerado un análisis de tipo descriptivo con la función primordial esreducir el número de variables existentes, excluyendo aquellas que tengan menos influencia a la hora deestablecer diferencias entre los individuos [8]. Para estudiar las relaciones que se presentan entre p variables correlacionadas (que miden informacióncomún) se puede transformar el conjunto original de variables en otro conjunto de nuevas variablesincorrelacionadas entre sí (que no tenga repetición o redundancia en la información) llamado conjunto decomponentes principales [9].A. Cálculo de los componentes principales:Se considera una serie de variables (x1, x2, ... , xp) sobre un grupo de objetos o individuos y se trata decalcular, a partir de ellas, un nuevo conjunto de variables (y1, y2, ... , yp), incorrelacionadas entre sí, cuyasvarianzas vayan decreciendo progresivamente, generándose la siguiente ecuación matemática [9]:Para este caso, la metodología a seguir radica en que cada componente principal será expresado comofunción de p variables observadas correlacionadas entre sí, que se ponderan en dicho componente, mediantela siguiente expresión matemática [7]:Siendoun vector de constantes y se presenta comoDonde: = pesos o coeficientes de saturación X= variables, si están estandarizadas se sustituyen por Z [7]. De forma gráfica, el ACP se visualiza de la siguiente manera:Fig. 3 Matriz Variables Latentes vs Variables ObservadasAlviarez. 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.Minerva JournalVol.3, Issue. 8, (pp. 42-53)
Para el análisis de los componentes principales del caso se hizo uso del software IBM SPSS, para la corrida dela muestra de datos y variables observadas como: antigüedad del empleado, resultado de evaluación dedesempeño, nivel del cargo, condición laboral (fijo contratado), tipo de clase de nómina (gerencial,operativa), edad, sexo, departamento laboral, Horas anuales de formación técnica, asistencia promedio al mesy días de ausentismo al mes, el % de conocimientos de herramientas digitales,% de productividad (horaslaboradas vs entregables generados), % de eficiencia con base a objetivos alcanzados, % de eficacia(optimización de recursos) y el % de satisfacción laboral. B. Reducción de Dimensiones (Factor) -ACP.Se procede a la reducción de dimensiones a través de la función factor, estableciéndose como método deanálisis el ACP para el proceso de extracción. De igual forma, se configura el análisis para la generación de unamatriz de correlación, inicialmente sin la rotación del factor de solución y se especifica un número máximo decorrelaciones por convergencia de 25. De esta forma, se seleccionan las variables observadas