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XI Congreso Internacional de la Academia de Ciencias Administrativas A. C. (ACACIA).

“Factores organizacionales y personales predictores del riesgo de accidente de trabajo en empresas industriales” Tesis doctoral presentada en la Universidad Autónoma de Aguascalientes

Mesa de trabajo;

Liderazgo, Capital Humano y Comportamiento Organizacional

DR. BALDOMERO GUTIÉRREZ GONZÁLEZ [email protected]

Instituto Mexicano del Seguro Social

Guadalajara Jalisco., 22 al 25 de Mayo de 2007.

mailto:[email protected]

Factores organizacionales y personales 2

“Factores organizacionales y personales predictores del riesgo de accidente de trabajo

en empresas industriales”

Resumen.

El propósito del presente estudio fue presentar y evaluar un modelo para

determinar las variables que condicionan el riesgo de accidente de trabajo. En el modelo presentado la variable clima de seguridad tiene una cadena de efectos en el comportamiento de seguridad del superior, del compañero y del trabajador. A su vez el comportamiento del trabajador y la peligrosidad de las actividades realizadas en la organización tienen un efecto en el riesgo de accidente de trabajo.

Los datos fueron obtenidos de 432 trabajadores de 5 organizaciones del sector

industrial. Para evaluar el modelo se utilizó la técnica estadística de ecuaciones

estructurales y el programa EQS.

El modelo final presentado confirmó que cada una de las variables mencionadas

tiene una influencia significativa sobre el riesgo de accidente de trabajo.


Introducción.

Al explicar las causas de los accidentes de trabajo, tenemos la oportunidad de

contribuir a elaborar programas de prevención que eviten o disminuyan tanto la

incidencia como la gravedad de los mismos. En el campo de la investigación, la

participación de diversas áreas del conocimiento en el análisis del riesgo de accidente

de trabajo, amplía la capacidad de estudiar y encontrar las causas de los accidentes.

La investigación de seguridad en el trabajo puede ser clasificada en un primer

intento, de acuerdo a los factores en los que se centró el tema a investigar. En este

sentido encontramos investigaciones que, para explicar el accidente, hicieron énfasis en

uno o más de los siguientes factores centrales; la o las variables explicatorias; los

métodos de comparación; las técnicas estadísticas utilizadas; el área del conocimiento;

y los modelos seleccionados. No obstante la búsqueda de una clasificación de acuerdo

a estos factores centrales, encontramos que algunas investigaciones hicieron énfasis

en más de uno, traslapando los límites de esta categorización, por tanto algunas

investigaciones pueden ser asignadas en más de un grupo de los señalados.

Dentro de aquellas que hicieron énfasis en las variables explicatorias

encontramos las que trataron de encontrar la causa del accidente empleando una sola

variable, mediante el uso de la estadística descriptiva y en algunos casos correlaciones,

suponiendo que la correlación demostraba causalidad. Posteriormente la aplicación de

pruebas de hipótesis incrementó la capacidad de predicción así como la validación de la

relación entre las variables en estudio.

El avance en la investigación cuantitativa con el uso de la estadística

multivariante, permitió tanto el análisis en una relación lineal directa de más de una

variable predictora del accidente de trabajo (análisis factorial y regresión múltiple), como

la clasificación de aquellos factores presentes en individuos accidentados y no

accidentados (análisis Cluster, análisis factorial tipo Q).

Recientemente el uso de técnicas estadísticas avanzadas (redes neuronales y el

modelo de ecuaciones estructurales), habilitaron a los investigadores para establecer

modelos múltiples, permitiendo la inclusión de un sin número de variables, y lo más

importante, la posibilidad de incluir relación(es) secuencial(es) de causalidad que de


acuerdo a la teoría, revelan la complejidad del conjunto de factores que causan el

accidente de trabajo, resultando en una mayor comprensión y entendimiento del mismo.

Antecedentes.

La búsqueda de las variables y sus relaciones en la explicación del riesgo de

accidente de trabajo, nos llevó a analizar una las primeras teorías que explicaron el

accidente así como la investigación publicada en los últimos 25 años, el propósito fue

incluir aquellas variables y relaciones en un modelo que nos permitió contrastar su

contribución en el riesgo de accidente de trabajo.

Una de las teorías precursoras en la investigación de las causas de los

accidentes fue la de Heinrich (1950), quien propuso una secuencia de cinco factores

que provocaban los accidentes, en el modelo cada factor actuaba sobre el siguiente,

como una ficha de dominó, que al caer golpea la siguiente haciéndola caer a su vez

sobre la subsiguiente y así hasta que se llega al accidente.

Con su “teoría del domino” Heinrich (1950) estableció como causas que

anteceden al accidente, los actos inseguros (acciones que dependen del trabajador) y los peligros físicos o mecánicos (peligros que dependen de la maquinaria y equipo utilizados en la organización), podemos entonces deducir que el riesgo de accidente

está en función directa a los actos inseguros y a los peligros físicos o mecánicos presentes en la organización.

Por otra parte, de las investigaciones publicadas en revistas científicas,

encontramos aquellas que emplearon una o más variables como predictoras de los

accidentes de trabajo.

Las variables relacionadas con los accidentes de trabajo se clasifican en dos

grandes grupos; las correspondientes al ambiente de trabajo y las características

individuales del trabajador (Heinrich, 1950; Iverson y Erwin, 1997). Las del ambiente de

trabajo están a su vez en función del interés de la organización en la seguridad en el

trabajo y de lo peligroso de las actividades, equipo y maquinaría utilizados en los

procesos.

Entre las variables más estudiadas del ambiente de trabajo se encuentran; el clima de seguridad (Brown, y Holmes 1986; Coyle, Sleeman, y Adams, 1995; Hofmann, y Stetzer, 1998; Isla, y Díaz, 1997; Neal, Griffin, y Hart, 2000; Zohar, 1980; Zohar, 2004)


y el grado o nivel de riesgo, los diferentes tipos de equipos, materiales y maquinaría utilizada y las actividades propias que se realizan en las organizaciones indican que

unas son más peligrosas que otras, esta diferencia en riesgo de una organización a otra

ha sido denominada de varias formas; Meliá (1998) lo define como riesgo basal, Tomás, Meliá, y Oliver, (1999) como “Hazards” (peligrosidad o riesgo) y Oliver, Cheyne, Tomas y Cox (2002) como ambiente físico de trabajo.

Las características del trabajador también han sido objeto de estudio con el

propósito de diferenciar aquellos rasgos de los individuos que los ubique como

propensos a accidentes de trabajo (Hansen, 1988; McKena, 1983), en otros casos se

estudió la influencia que el clima de seguridad tienen en la percepción del trabajador sobre la seguridad en su organización (Neal et al, 2000).

Podemos resumir que la mayoría de la investigaciones sobre las causas del

accidente de trabajo, se han enfocado a una de las tres áreas referidas; el clima de seguridad generado por la organización, la evaluación de la peligrosidad de las actividades de la organización y la percepción y características personales del trabajador.

En los últimos años se ha presentado una tendencia en la investigación que va

más allá del estudio aislado de sólo una de estas áreas. Los investigadores han

explorado una forma de analizar en forma global los efectos combinados que las

principales variables de las tres áreas mencionadas tienen en el riesgo de accidente de

trabajo (Hansen, 1989; Iverson y Erwin, 1997; Meliá, 1998; Oliver et al, 2002), a estas

investigaciones las hemos llamado modelos integrales.

La revisión de investigaciones en el área de la seguridad se presenta en el orden

siguiente; clima de seguridad, riesgo o peligrosidad de las actividades de la organización (riesgo basal), características personales y modelos integrales.

Clima de Seguridad.

El pionero del estudio del clima de seguridad.

Zohar (1980) en su investigación inicial del clima de seguridad realizó una

revisión de la literatura de la seguridad con el propósito de definir características que

diferenciaran a organizaciones con altas o bajas tasas de accidentes y elaboró un

cuestionario de 40 preguntas, agrupadas mediante análisis factorial en 8 dimensiones


en base a la percepción del trabajador. Supuso que estas dimensiones medirían a

través de la percepción del trabajador las características de organizaciones con

programas de seguridad exitosos, pudiendo discriminar a organizaciones de altas o

bajas tasas de accidentes.

Las hipótesis de Zohar (1980) fueron;

“Trabajadores de diferentes organizaciones comparten percepciones comunes

respecto a la seguridad en sus organizaciones”.

“El clima de seguridad puede variar desde menos favorable a más favorable. Se

espera que este nivel en cada organización esté correlacionado con el historial

de seguridad de la misma”.

El valor p < .001 de la prueba F del análisis de varianza, indicó que el resultado

fue altamente significante, por lo que se soportaba la noción de un definible clima de

seguridad en organizaciones industriales. Zohar (1980) concluyó que la prueba de

hipótesis mostró que las percepciones de los trabajadores, de la seguridad de sus

lugares de trabajo fueron relativamente homogéneas.

El trabajo de Zohar (1980), además de ser el pionero del concepto, dio un gran

impulso a la base teórica del estudio del clima de seguridad, ya que la mayoría de las

investigaciones que le siguieron giran en gran parte en torno a su trabajo.

La réplica al clima de seguridad.

Brown y Holmes (1986) continuaron estudiando la variable clima de seguridad

teniendo tres propósitos: realizar una réplica del estudio de Zohar (1980), tomando

como base su cuestionario de 40 preguntas, pero aplicándolo a una muestra de

organizaciones en Estados Unidos de América. Sus propósitos fueron; intentar darle

validez a la estructura de los 8 factores; establecer una estructura de factores válida, en

el caso de que no fuera posible validar la de Zohar; y explorar diferencias de las

percepciones de clima de seguridad entre trabajadores accidentados y no

accidentados.

El análisis de factores confirmatorio fue aplicado a los datos de la muestra de

organizaciones en Estados Unidos de América, pero los resultados de Brown y Holmes

(1986) no validaron estadísticamente la estructura de 8 factores de Zohar (1980) para la


medida del clima de seguridad. Argumentaron que esto podría deberse a que el

cuestionario fue aplicado por primera vez en Israel, y por tanto podría no ser válido en

Estados Unidos de América, posiblemente por las diferencias de cada población en

estudio. Lo anterior los llevó a buscar una estructura de factores que pudiera lograr un

buen ajuste con la técnica estadística utilizada, encontraron un modelo de 3 factores

evaluados mediante 10 variables. Como el modelo se ajustó adecuadamente a la base

de datos, concluyeron que su modelo sería el más adecuado para medir el clima de

seguridad. Adicionalmente encontraron diferencias significativas entre las percepciones

de los trabajadores accidentados con las percepciones de los trabajadores no

accidentados, lo anterior derivado del valor p < .05 de una prueba t.

La validez universal del clima de seguridad.

Las investigaciones sobre la medición del clima de seguridad continuaron con el

trabajo de Coyle et al, (1995). Ellos estudiaron el clima de seguridad en dos

organizaciones, una de oficinas (organización 1) y otra de servicios (organización 2). En

su revisión de la teoría, estos autores, mencionan que el diseño del cuestionario y

particularmente la selección de las preguntas utilizadas por Zohar (1980), y Brown y

Holmes (1986) fueron afectados por preconcepciones de dichos autores. Por lo que

Coyle et al. (1995) reunieron grupos de trabajadores de las dos organizaciones

estudiadas, con el propósito de obtener las preguntas necesarias para el cuestionario

que se acercaran más a las creencias de estos últimos sobre el clima de seguridad,

obteniendo debido a la diferencia en el tipo de actividades realizadas en las mismas, un

cuestionario para cada organización, la diferencia entre estos dos cuestionarios fueron

sólo 3 de las 30 preguntas. Por lo anterior realizaron dos análisis de factores, uno para

cada organización.

Los resultados del trabajo de Coyle et al. (1995) utilizando el análisis de

componentes principales con rotación Varimax muestran que, de los datos de la

organización 1, fue posible obtener 7 factores y para la organización 2, se encontraron

sólo 3 factores denominados.

En sus conclusiones Coyle et al. (1995) mencionan que su estudio demuestra

que la validez universal de factores del clima de seguridad es dudosa, considerando


principalmente que las percepciones de los trabajadores no son estables a lo largo del

tiempo; éstas cambian de acuerdo a diversas causas, por lo que estudios posteriores

deberían ser realizados en un período mayor. La diferencia del número y tipo de

factores encontrados en su investigación entre las dos organizaciones respalda su

anterior conclusión.

La influencia del clima de seguridad y la comunicación en la interpretación de los

accidentes de trabajo.

Aunque algunas investigaciones no tuvieron como punto central la evaluación del

clima de seguridad, sí fue necesario medirlo. Tal es el caso de Hofmann y Stetzer

(1998), quienes investigaron la influencia que tienen el clima de seguridad y la comunicación de seguridad, en la interpretación de la causa de los accidentes de trabajo por parte de trabajadores y supervisores.

El punto central del trabajo de Hofmann y Stetzer (1998) fue la importancia que

tiene la interpretación por parte de los trabajadores y supervisores, de los factores que

pueden atribuirse como causa de los accidentes. Formularon la siguiente hipótesis, “Organizaciones con sistemas de comunicación de seguridad deficientes crean un clima de seguridad inadecuado”, por tanto los trabajadores que laboran en las mismas desarrollarán una tendencia de autoprotección al calificar a factores externos (aquellos

fuera del control del trabajador) como las causas de accidentes, mientras que en

organizaciones con clima de seguridad adecuado, derivado de un proceso de

comunicación que permita el análisis objetivo de los factores que provocaron los

accidentes, los trabajadores estarán dispuestos a reconocer que los factores internos

(fallas en el trabajador) pudieron ser la causa del accidente, ya que en estas

organizaciones no se busca culpar o castigar a los trabajadores, el objetivo es encontrar

las causas para evitar que ocurra nuevamente el accidente.

El cuestionario C3/15 para la medición del clima de seguridad.

La medición del clima de seguridad también se encuentra en el trabajo de Meliá y

Sesé (1999), quienes para medir el clima de seguridad de una organización

desarrollaron el cuestionario C3/15, el cual contiene 15 preguntas agrupadas en 3


factores denominados: estructuras de seguridad de la empresa (factor I), política de

seguridad de la empresa (factor II), y acciones específicas de seguridad y salud laboral

(factor III). Meliá y Sesé concluyeron en la validez de su cuestionario como instrumento

para medir el clima de seguridad en una organización.

El efecto del “clima general de la organización” en el “clima de seguridad”. Otro trabajo sobre el clima de seguridad, aunque no directamente relacionado

con los accidentes de trabajo, ya que el propósito fue comprobar si el clima general de

la organización tiene efectos directos sobre el clima de seguridad, y éste a su vez sobre

el desempeño de seguridad del trabajador, es el de Neal et al (2000), quienes midieron

el clima de seguridad en un grupo de trabajadores de un hospital, con factores como:

valores administrativos, comunicación, entrenamiento, y sistemas de seguridad.

Neal et al (2000) demostraron que el clima general de la organización puede

influenciar las percepciones del trabajador acerca del clima de seguridad, y a su vez

estas percepciones influyen el desempeño de seguridad del trabajador.

Neal et al (2000) y DeJoy (1986) definen el clima de seguridad como la

percepción del trabajador de la seguridad en el lugar de trabajo; resultado de los

esfuerzos de prevención que realiza la empresa.

Las investigaciones presentadas sobre el clima de seguridad sin duda nos muestran una variable que influye en la ocurrencia de accidentes de trabajo la cual

debe ser sujeta de mayor atención por parte de futuras investigaciones y la presente no

es la excepción. Por tanto podemos presentar la siguiente hipótesis; “El clima de seguridad influye en la percepción que el trabajador tiene sobre la

seguridad de su lugar de trabajo”

Riesgo Basal.

Una de las variables que afectan al riesgo de accidente de trabajo es la propia

actividad que la organización realiza; en general aquellos trabajadores de empresas

industriales, de fundición de acero o de la construcción tendrán mayor riesgo de

accidente que los trabajadores de empresas dedicadas al comercio o a servicios

financieros. En México el Instituto Mexicano del Seguro Social clasifica a las empresas

en cinco clases, en función de los procesos de trabajo y los riesgos de las actividades


realizadas por los trabajadores de la empresa. La clase I es la de menor riesgo y la

Clase V la de mayor riesgo (Diario Oficial de la Federación, 2001).

Meliá (1998) define al riesgo basal como aquél que caracteriza a una actividad de modo inherente y específico, encontrando una relación directa de éste con el riesgo

de accidente. Tomas et al (1999) confirmaron esta relación directa de lo que llamaron

“Hazards” con el accidente de trabajo. Por su parte Leigh (1986) en su revisión encontró

evidencia que algunos trabajos son inherentemente más peligrosos, y como resultado

de su trabajo concluyó que un incremento en el nivel de peligro incrementa el riesgo de

accidente de trabajo.

El riesgo inherente a la actividad que una organización realiza (denominado

“Hazards”, “peligros” y más consistentemente “riesgo basal”), indica que algunas actividades son más peligrosas que otras, ya por el tipo de trabajo desempeñado o por

la propia actividad que en la organización se desarrolla. Debemos entonces considerar

que este riesgo inherente deberá estar presente en la investigación de las causas de

accidente de trabajo, por tanto podemos concluir que: “El riesgo basal influye en el riesgo de accidente de trabajo”

Características Individuales.

Se estima que el 90% de los accidentes son debidos a errores humanos

(McKenna, 1983); sin duda esto debe llevarnos al análisis de los factores relacionados

con la conducta de los trabajadores. Estos factores pueden ser psicológicos,

sociológicos y biológicos.

Algunos rasgos o características individuales estudiadas relacionaron la extraversión y la neurosis del trabajador como causas de los accidentes. Smith y Kirkham (1981) encontraron contradicciones en los estudios revisados por ellos, ya que

mientras algunos mostraron una relación entre extraversión y neurosis otros no

pudieron demostrarla.

Otra característica estudiada es la edad, relacionada con la ocurrencia de

accidentes, sin embargo los resultados obtenidos son diversos, (Ferguson, McNally, y

Booth, 1984; Sjögren, Björnstig, Eriksson, y Öström 1993) encontraron diferencias en

solo en algunos grupos, por el contrario Maiti y Bhattacherjee (1999), demostraron que

a menor edad mayor accidentalidad y a mayor edad menor accidentalidad.


Por su parte Leigh (1986) encontró dos resultados opuestos en su trabajo, el

primero una relación inversa de la edad con los accidentes, y en el segundo no encontró relación de la edad con los accidentes.

De la revisión de investigaciones que estudiaron las características individuales

y los accidentes podemos concluir que no se tiene un acuerdo general de la relación entre estas variables.

Otros rasgos de la personalidad.

Por su parte, Hansen (1988) efectuó una revisión de las investigaciones

realizadas en 15 años anteriores acerca de los rasgos de personalidad relacionados

con accidentes industriales y de tráfico, los rasgos que Hansen revisó fueron: locus de

control, introversión y extraversión, agresión, mal ajuste social, neurosis, impulsividad, y

toma de riesgos. Los resultados de las investigaciones revisadas apoyaron en algunas

ocasiones las características citadas como causa de accidente, por lo que no se puede

afirmar una relación clara entre ellas y el accidente de trabajo.

La afectividad.

Otro rasgo de la personalidad, la afectividad, relacionada con el accidente, fue investigado por Iverson y Erwin (1997), quienes la clasificaron de dos formas, la afectividad positiva; disposición a percibir situaciones de una manera entusiasta y cuidadosa, y la afectividad negativa; aquella forma de percibir situaciones de manera indiferente, despreocupada. En la revisión de la literatura Iverson y Erwin (1997)

encontraron dos grandes fuentes de origen de las lesiones ocupacionales; las

características del ambiente de trabajo y las características del individuo.

Propusieron un modelo en el cual, además de la afectividad positiva y negativa,

se incluyeron variables personales como la edad, el sexo, el nivel de escolaridad, la

antigüedad en el trabajo y el consumo de bebidas alcohólicas. También incluyeron

variables de calidad de vida del trabajo como son: autonomía, rutina, peligros del

trabajo, rol de la ambigüedad, rol del conflicto, sobrecarga de trabajo, apoyo del supervisor y apoyo de los compañeros de trabajo.


Del trabajo de Iverson y Erwin (1997) podemos destacar primero la influencia que

el apoyo del supervisor y del compañero del trabajador tienen en la conducta de

seguridad de éste último, y segundo la clasificación que ellos hacen sobre las dos

grandes fuentes del origen de las lesiones ocupacionales; las características del

ambiente de trabajo y las características del individuo, similares a la propuestas por

Heinrich (1950) en su teoría del dominó; los peligros físicos o mecánicos y los actos

inseguros. Las cuales podemos renombrar como factores organizacionales y factores

de los trabajadores para establecer las siguientes conclusiones; “Los factores organizacionales y los de los trabajadores constituyen la causa del

riesgo de accidente de trabajo” “La conducta de seguridad del trabajador está influenciada por el grado de apoyo

del supervisor y de los compañeros de trabajo”

La Percepción.

La mayoría de las investigaciones relacionadas con el clima de seguridad

midieron esta variable a través de la percepción del trabajador, la importancia de la

percepción en la seguridad en el trabajo es que el trabajador actuará de acuerdo a

como él percibe el ambiente de seguridad en su empresa, de tal forma que aquellos

trabajadores que han tenido accidentes de trabajo pudieran percibir un ambiente de

seguridad deficiente y son más susceptibles de accidentarse, al contrario de quiénes no

han tenido accidentes de trabajo y por tanto su percepción del ambiente de seguridad

no se ve afectada por esta variable.

Según Wagner y Hollenbeck (1998), la percepción es el proceso por el cual el

individuo selecciona, organiza, almacena y recupera información. Soto (2001) amplía

esta definición, indicando que es el proceso por el cual los individuos organizan e

interpretan sus impresiones sensorialmente con el fin de dar significado a su ambiente,

agrega además, que la importancia de la percepción aún siendo subjetiva es que el

comportamiento de la gente está basado en su percepción de lo que es la realidad, no

de la realidad en sí. Es decir las personas reaccionan ante lo que ellos perciben y sus

percepciones no siempre reflejan la realidad objetiva ya que suele ocurrir que diferentes

personas tengan diferentes interpretaciones o visiones, incluso contradictorias acerca

del mismo hecho o persona. De igual forma en las organizaciones es posible que los


directores, gerentes, supervisores y obreros describan un mismo hecho o situación

dada de manera diferente. Los errores de una percepción sensorial pueden ser tan

graves que llegan a causar daños a las personas.

Modelos integrales.

Las investigaciones que denominamos modelos integrales son aquellas que han

incluido primero, variables individuales y del ambiente de trabajo, en modelos que tratan de medir la contribución de dichas variables en el accidente de trabajo, y segundo

establecen una secuencia en la que una o varias variables independientes tienen

efectos subsiguientes en otras variables dependientes y, a su vez éstas (variables

dependientes) se convierten en variables independientes en relaciones ulteriores,

midiendo la contribución que cada una de ellas tiene para explicar finalmente el

accidente de trabajo como variable dependiente final.

Hansen (1989), quién presentó un modelo para evaluar la contribución que

variables exógenas (habilidad cognoscitiva, escala de inadecuado ajuste social, escala de distracción, edad y antigüedad en el trabajo), tienen en variables endógenas (consejo psicológico, y riesgo de accidente), evaluando al mismo tiempo la contribución que a su vez estas variables endógenas tienen como “causa” del accidente de trabajo (Ver figura 1). Aunque Hansen no utilizó las variables del ambiente de trabajo, su

trabajo fue el precursor de los modelos integrales utilizando ecuaciones estructurales

para contrastar su modelo.

Oliver et al (2002) también emplearon el modelo de ecuaciones estructurales

utilizando el ambiente físico de trabajo y el interés de la organización en la seguridad como variables independientes (exógenas) las cuales a su vez contribuyen al estado de salud general y al comportamiento seguro del trabajador (variables endógenas), en este caso las cuatro variables explican el accidente de trabajo. (Ver figura 2).

En el modelo causal psicosocial de los accidentes laborales (Meliá 1998), se

establecen una serie de variables en las que se incluyen las de la organización; riesgo basal y clima de seguridad y las del individuo; respuesta de seguridad del superior, del compañero y del trabajador las cuales a su vez contribuyen a formar el riesgo real como condición del accidente de trabajo. (Ver figura 3).


Figura 1 Modelo de Hansen (1989) variables exógenas (blanco), endógenas (gris).

Figura 2 Modelo de Oliver et al (2002) variables exógenas (blanco), endógenas (gris).

Figura 3 Modelo de Meliá (1998) variables exógenas (blanco), endógenas (gris).

Interés Organizacional

Ambiente físico de trabajo

Comportamiento Seguro

Salud General

Accidente

Bennett

Consejo

Accidente

Riesgo de accidente

Wonderlic

Edad

GSM

Distracción

Antiguedad

Clima de seguridad

Riesgo basal

Respuesta superior

Respuesta Compañero

Conducta trabajador

Riesgo real

Accidente


De los modelos integrales presentados, podemos concluir que la investigación de

las causas de los accidentes de trabajo debe considerar dos elementos básicos;

primero ser integrales, es decir incluir tanto los factores de la organización como los

individuales y segundo, establecer una secuencia para señalar la influencia que cada

variable tiene sobre la otra, para finalmente establecer la contribución de cada una de

ellas en el riesgo de accidente.

Hipótesis de Investigación.

De la revisión de los antecedentes presentados, las hipótesis de investigación

propuestas en el presente estudio son:

1 Los factores organizacionales y de los trabajadores constituyen la causa del riesgo

de accidente de trabajo.

2 El clima de seguridad favorable incrementa la respuesta de seguridad del superior.

3 El clima de seguridad favorable incrementa la respuesta de seguridad del grupo de

compañeros trabajadores.

4 El clima de seguridad favorable incrementa la respuesta individual de seguridad del

trabajador.

5 La respuesta de seguridad del superior incrementa la respuesta de seguridad del

grupo de trabajadores.

6 La respuesta de seguridad del superior incrementa la respuesta de seguridad del

trabajador.

7 La respuesta de seguridad del grupo de compañeros trabajadores incrementa la

respuesta de seguridad del trabajador.

8 La respuesta de seguridad del trabajador disminuye el riesgo de accidente de

trabajo.

9 El riesgo basal incrementa el riesgo de accidente de trabajo.

Modelo Teórico Propuesto.

Las hipótesis señaladas en el punto anterior se presentan en un modelo

(derivado del modelo de Meliá, 1998) que presenta la relación entre las mismas, las

cuales constituyen el origen del riesgo de accidente de trabajo como variable independiente final (Ver figura 4).


Figura 4 Modelo Teórico Propuesto

Relaciones entre variables exógenas (blanco), y endógenas (gris).

Método.

Población.

La población del presente estudio la constituyen los trabajadores que laboran en

la comarca lagunera de Coahuila y Durango en México, en empresas que tienen

establecido un programa de seguridad y cumplen las siguientes características,

descritas por Zohar (1980):

• Fuerte compromiso de la alta dirección con la seguridad en el trabajo,

• Alto rango del director de la seguridad,

• Capacitación de seguridad,

• Sistema de comunicación y flujo de información frecuente entre la

dirección y los trabajadores,

• Control general del ambiente, de las tareas y uso del equipo de protección

personal, y

• Trabajadores estables, es decir, baja rotación de personal.

Riesgo real de

accidente

Riesgo basal

Respuesta del

super ior Respuesta

del tr abajador

Respuesta del

compañero

Clima de segur idad


Muestra.

Inicialmente se seleccionaron 14 empresas que cumplen los criterios definidos en

la población, 5 de ellas aceptaron colaborar, fueron identificadas de la 1 a la 5.

El tamaño de la muestra en un modelo de ecuaciones estructurales de acuerdo a

criterios teóricos derivados del cálculo del estadístico χ 2 (Ji cuadrada) debe ser entre

150 y 200 (Fan, Thompson, & Wang, 1999; Hair, Anderson, Tatham, y Black, 1999;

Jackson, 2001; Marsh, Balla, & McDonald, 1988; Tanaka, 1987); sin embargo, algunos

de ellos (Hair et al., 1997/1999; Jackson, 2001; Kline, 1998) mencionan que para el

cálculo del tamaño de la muestra adicionalmente debe considerarse el número de

indicadores de la variable y la complejidad del modelo, por lo que en ciertos casos,

siguiendo estos criterios es recomendable muestras mayores a lo señalado. En el

presente estudio el tamaño de la muestra final fue el resultado de la disposición de las

empresas para dar tiempo a sus trabajadores de responder la batería (cuestionarios).

Se aplicaron 440 cuestionarios obtenidos del mismo número de trabajadores de las

cinco empresas. Se eliminaron 8 cuestionarios por falta de respuesta a 6 o más

preguntas, quedando 432 cuestionarios completos.

Variables.

Las variables señaladas en el marco teórico fueron agrupadas en dos factores;

los factores organizacionales formados por las variables clima de seguridad y riesgo basal. Los factores personales los integran, la respuesta de seguridad del superior, la respuesta de seguridad del compañero, (Iverson y Erwin, 1997) y la respuesta de

seguridad del trabajador. Neal et al (2000) y Tomás et al (1999) comprobaron la

influencia que el clima de seguridad tiene tanto en la percepción del superior como del

trabajador sobre la seguridad en la organización. O´Tool (2002) y DePasquale, y Geller

(1999) estudiaron la relación entre la percepción del trabajador y los accidentes. Por

otra parte la respuesta de seguridad del compañero es una variable resultado de la

conducta de un grupo de trabajadores que influye en el propio trabajador (Hofmann, y

Stetzer, 1996).

La variable independiente fue el riesgo real de accidente de trabajo. La mayoría

de las investigaciones señaladas en el presente estudio consideran al accidente como


variable independiente final y tratan de encontrar las causas del mismo, aún así no se

tiene un indicador de la variable accidente razonablemente asociado a las variables que lo condicionan (Meliá, 1998), además de la dificultad de establecer al número de

accidentes como definición operacional de dicha variable, implicaría determinar el

período en el que ocurren, si es por año, cada tres años o los ocurridos en todo el

tiempo que el trabajador ha laborado en una organización, lo cual dificulta el

establecimiento de un indicador adecuado, ya que muchos trabajadores tuvieron dos,

tres o ningún accidente, presentando una distribución altamente sesgada de la misma

(Hansen, 1989).

Por otra parte diversos estudios en el ámbito de la seguridad no han sido

enfocados a la explicación del accidente de trabajo directamente, sino a una instancia preliminar como la disposición del trabajador a participar en programas de seguridad (Goldberg, A. I., DarEl, E. M., & Rubin, A. E. 1991), o la evaluación del comportamiento del trabajador (DeJoy, 1996; DePasquale, & Geller, 1999; Hofmann, & Stetzer, 1996; Reason, Parker, y Lawton, 1998). Estos estudios han contribuido a iniciar la

construcción de esos modelos cada vez más complejos que nos permiten comprender

el comportamiento de las causas de los accidentes, es ésta la dirección del presente

estudio: evaluar un modelo que tiene como variable independiente el riesgo real de accidente de trabajo, el cual es el antecedente del accidente de trabajo.

Diseño.

De acuerdo a Kerlinger y Howard (2002) el estudio es no experimental, de campo

y por cuestionario, además, como la medición se realizó posterior al diseño se

considera prospectivo y es transversal ya que se realizaron las mediciones en un solo

punto del tiempo.

Instrumento de Medición.

De la información derivada de los antecedentes, varias investigaciones

sobresalen por dos características, el tema de los accidentes de trabajo y el modelo de

ecuaciones estructurales (Hansen, 1989; Meliá, 1998; Oliver et al 2002; Tomás et al,

1999).


Con el propósito de obtener mayor información sobre los instrumentos de

medición se contactó vía correo electrónico al doctor José Luís Meliá de la Universidad

de Valencia, España, quien tiene una experiencia de más de 20 años de investigación

en el área de la Psicología de la Seguridad, y a solicitud del investigador se estableció

un proceso de colaboración. El doctor José Luís Meliá, previo acuerdo de colaboración

accedió a proporcionar la última versión de su instrumento de medición: Batería

VALENCIA PREVACC 2003 versión B8 integrada en español (Meliá, 2003), para medir

las variables exógenas y endógenas (Ver figura 4). Los cuestionarios, de acuerdo a

Arias (1994) son denominados de elección forzosa, cada uno mide una variable de

interés, a su vez cada variable es medida por un número determinado de indicadores.

Recolección y Captura de Datos.

La recolección de los datos se efectuó del mes de Junio de 2003 al mes de Julio

de 2004, los datos fueron capturados por duplicado, realizadas las dos capturas se

procedió a comparar los archivos electrónicos determinando las diferencias entre los

mismos, las cuales fueron corregidas. El número de cuestionarios que forman la base

de datos es de 432 su distribución por empresa se muestra en la tabla 1. Tabla 1

Cuestionarios aplicados y número de trabajadores de cada empresa.

Empresa. Trabajadores Cuestionarios

1 121 95

2 72 50

3 149 75

4 760 172

5 320 40

Análisis de Datos.

El análisis de datos se realizó utilizando la estadística multivariante con la técnica

del modelo de ecuaciones estructurales, para medir el ajuste de los datos al modelo

teórico propuesto. Entre los programas de cómputo más comunes de SEM se

encuentran: Amos, EQS, y LISREL (Klug, 1996); el programa utilizado para realizar los

cálculos estadísticos fue el EQS 6.1 B77 de Bentler & Wu (2002).


El modelo de ecuaciones estructurales abarca una familia de modelos conocidos

con diferentes nombres, entre ellos, análisis de la estructura de covarianza, análisis de

variable latente, análisis de factor confirmatorio, y hasta hace algún tiempo simplemente

se le denominó LISREL, nombre del software que predominó durante varios años,

creado y derivado de los primeros trabajos sobre el análisis de factores confirmatorio

(Jöreskog, 1969) y análisis de estructuras de covarianza (Jöreskog, 1970).

Las principales ventajas que distinguen al SEM de otras técnicas multivariantes

son: estimación de relaciones de dependencia múltiples y cruzadas (Ver figura 4),

representación de conceptos no observados (variables latentes); en el presente caso

todas las variables incluidas en el modelo son variables latentes ya que cada una de

ellas se miden a través de indicadores.

Resultados. Confiabilidad.

La confiabilidad de los 6 cuestionarios que forman la base de datos fue calculada

con el alfa de Cronbach (1951), en todos los casos el coeficiente se encuentra dentro

de valores aceptables; mayores de 0.7 (Cortina, 1993) (Ver tabla 2). Tabla 2

Confiabilidad de los cuestionarios del instrumento de medición.

Evaluación del Ajuste del Modelo 1.

En SEM la evaluación de un modelo debe realizarse en tres niveles: primero el

modelo global, después el modelo de medida y finalmente el modelo estructural (Byrne,

1994; Hair et al., 1997/1999).

Clave Cuestionario No. de indicadores Alfa de Cronbach

CS Clima de Seguridad 7 .8280

IR Riesgo Basal 7 .8181

BS Respuesta del Superior 5 .8972

BC Respuesta de los Compañeros 7 .8879

BT Respuesta del Trabajador 5 .7603

RR Riesgo Real 6 .8936


El modelo 1 (Ver figura 5) contiene las 6 variables así como sus relaciones y el

signo propuesto, fue el primer modelo en ser evaluado. De la observación de los

resultados de la tabla 3, obtenemos los indicadores de ajuste de los tres modelos. Figura 5.

Modelo 1; diagrama simplificado de secuencias, relaciones y signos.

Ajuste global del modelo 1. Medidas de ajuste absoluto. El valor de Ji cuadrada de 1304 con 620 grados de

libertad, es estadísticamente significativo, lo cual es un indicador de un ajuste pobre,

sin embargo se ha demostrado que valores de muestras mayores de 200 hacen crecer

este valor, por lo que un segundo indicador es el índice CFI con un valor de .912;

valores de .9 y superiores indican un buen ajuste del modelo. Adicionalmente dos

índices relacionados con los residuos fueron evaluados. El residuo cuadrático medio

(RMR) con un valor de .122 esta cerca del máximo recomendado de .1. El error de

aproximación cuadrático medio (RMSEA) con un valor de .051 está dentro del rango

aceptable de entre 0.05 y 0.08. Medidas de ajuste incremental. El índice de bondad de ajuste ajustado (AGFI)

tiene un valor de .836, cercano al valor recomendado de .9. El índice de ajuste normado

(NFI) de Bentler (1990) con un valor de .845 se acerca también al valor recomendado.

Respuesta del

super ior

Respuesta del

tr abajador Respuesta

del compañer

o

Riesgo real de accidente

Riesgo basal

Clima de segur idad

+ +

+

+

+

+

+

.516

.191

.781

.033

.494

.263

.200

.443

.192


El índice de ajuste no normado (NNFI) de Bentler and Bonett con un valor de .905 pasa

el al valor recomendado. El índice de ajuste incremental el IFI de Bollen tiene un valor

de .912, también superior a .9 Medidas de ajuste de parsimonia. El ratio que relaciona el valor de Ji cuadrada

dividido entre los grados de libertad, recomendando un valor menor de 3 como

adecuado (Kline, 1998). Para el presente caso 1304/620 = 2.10 cae dentro del rango

recomendado.

Ajuste del modelo de medida.

Los coeficientes de confiabilidad mostrados en la tabla 3 todos están por encima

del valor mínimo recomendado de .8. Las ponderaciones de los indicadores de cada

variable obtenidos mostraron que todos los coeficientes son significativos.

Ajuste del modelo estructural. Los valores de los coeficientes estructurales de

las variables propuestas en el diagrama de secuencias todos tienen el signo propuesto,

pero el de la Respuesta del superior (F3) no es significativo en la ecuación de la Respuesta del trabajador (F5).

Dado que un coeficiente del modelo 1 no es significativo se corrió nuevamente el

programa, agregando el test de Wald (Bentler, 1995), para determinar que constructo(s)

o que relación se recomienda eliminar del modelo propuesto.

Los resultados del test de Wald recomendaron eliminar la Respuesta del superior (F3) de la ecuación de la Respuesta del trabajador (F5).

Evaluación de los índices de ajuste del modelo 2.

Derivado de los resultados del modelo 1, del test de Wald y siguiendo a

Anderson y Gerbing (1988), se propuso el modelo 2 (Ver figura 6) para evaluar el valor

de Ji cuadrada y los índices de ajuste, este modelo es igual al modelo 1, pero sin la

relación de la Respuesta del superior a la Respuesta del trabajador. Prácticamente los resultados del modelo 2 son los mismos de la tabla 3, la única

diferencia es en el modelo estructural, en el que todos los coeficientes de las relaciones

coinciden en signo y son significativos, precisamente lo que se buscaba.


Tabla 3 Índices de ajuste del modelo propuesto, modelo 1.

MAXIMUM LIKELIHOOD SOLUTION (NORMAL DISTRIBUTION THEORY) GOODNESS OF FIT SUMMARY FOR METHOD = ML CHISQUARE = 1304.575 BASED ON 620 DEGREES OF FREEDOM PROBABILITY VALUE FOR THE CHISQUARE STATISTIC IS .00000

THE NORMAL THEORY RLS CHISQUARE FOR THIS ML SOLUTION IS 1346.337.

FIT INDICES BENTLERBONETT NORMED FIT INDEX = .845 BENTLERBONETT NONNORMED FIT INDEX = .905 COMPARATIVE FIT INDEX (CFI) = .912 BOLLEN (IFI) FIT INDEX = .912 LISREL GFI FIT INDEX = .856 LISREL AGFI FIT INDEX = .836 ROOT MEANSQUARE RESIDUAL (RMR) = .122 STANDARDIZED RMR = .062 ROOT MEANSQUARE ERROR OF APPROXIMATION (RMSEA) = .051 90% CONFIDENCE INTERVAL OF RMSEA (.047, .054)

RELIABILITY COEFFICIENTS CRONBACH'S ALPHA = .845 RELIABILITY COEFFICIENT RHO = .917 GREATEST LOWER BOUND RELIABILITY = .953 BENTLER'S DIMENSIONFREE LOWER BOUND RELIABILITY = .953 SHAPIRO'S LOWER BOUND RELIABILITY FOR A WEIGHTED COMPOSITE = .889

MAXIMUM LIKELIHOOD SOLUTION (NORMAL DISTRIBUTION THEORY) CONSTRUCT EQUATIONS WITH STANDARD ERRORS AND TEST STATISTICS STATISTICS SIGNIFICANT AT THE 5% LEVEL ARE MARKED WITH @.

F3 = .516*F1 + 1.000 D3 .066 7.790@

F4 = .494*F3 + .263*F1 + 1.000 D4 .055 .057 8.993@ 4.602@

F5 = .033*F3 + .443*F4 + .200*F1 + 1.000 D5 .042 .051 .044 .798 8.651@ 4.552@

F6 = .192*F5 + .781*F2 + 1.000 D6 .048 .092

4.006@ 8.459@ F1 clima de seguridad. F2 riesgo basal. F3 respuesta de seguridad de los

superiores. F4 respuesta de seguridad de los compañeros. F5 respuesta de

seguridad del trabajador. F6 riesgo real


Figura 6. Modelo 2; valores y signos de los coeficientes estructurales.

Discusión.

Por muchas décadas las primeras investigaciones para entender las causas de

los accidentes de trabajo se enfocaron en modelos que trataron de encontrar la causa

de los accidentes, lo anterior desde la perspectiva de tratar de explicar el accidente

(variable dependiente) como derivado de una única variable independiente, lo cual llevó

a conclusiones que no fueron suficientes para explicar la causalidad de los accidentes,

lo anterior sin ánimo de disminuir la invaluable contribución que estas investigaciones

aportaron al conocimiento que actualmente tenemos en esta área. Las investigaciones

de los últimos 25 años dejaron atrás interpretaciones simplistas de la realidad que nos

circunda (Hansen, 1989; Neal et al, 2000; Meliá, 1998; Oliver et al, 2002; Tomás et al,

1999), en forma persistente y gradual el significado del proceso del accidente de trabajo

evolucionó al integrar un número cada vez mayor de variables y sus interrelaciones,

tanto del ambiente laboral como del trabajador. De esta forma se desarrollaron modelos

que permiten representar la complejidad de esa realidad, que nos acerca más al

entendimiento y las causas que dan lugar al riesgo de accidente en las organizaciones.

.192

.781

.518

.261

.191

.497 .463

.208

+

+ +

Respuesta del

super ior

Respuesta del

tr abajador Respuesta

del compañer

Riesgo real de accidente

Riesgo basal

Clima de segur idad

+

+ +


El propósito del presente estudio fue presentar un modelo, empleando la técnica

estadística del SEM, que explique la contribución y las relaciones entre variables que

conllevan al Riesgo real de accidente de trabajo. De las 9 hipótesis planteadas, las siguientes 8 fueron comprobadas.

Se ha encontrado una relación conjunta entre los factores organizacionales

(Clima de seguridad y Riesgo basal) que influyen en el Riesgo real de accidente, lo cual es congruente con el modelo de Meliá (1998), pero también apoya los hallazgos de

Oliver et al (2002) y Tomás et al (1999).

El Clima de seguridad, una de las variables incluidas en el modelo, la cual ha sido objeto de estudio por muchas de las investigaciones desde el trabajo de Zohar

(1980), presenta el mayor sustento teórico y en este caso no es la excepción, sin

embargo lo relevante no ha sido la confirmación de la influencia de la variable en los

accidentes de trabajo, sino una cadena de influencia en el comportamiento de los

superiores, de los compañeros y del mismo trabajador que conlleva a la disminución del

riesgo de accidente de trabajo. Se comprobaron tres hipótesis relacionadas con la

influencia que el Clima de seguridad tiene en la Respuesta del superior así como en la Respuesta de los compañeros y en la Respuesta del trabajador, acorde a los resultados de varias investigaciones (Meliá, 1998; Neal et al, 2000; Tomás et al 1999). Aunque la

mayoría de las investigaciones han comprobado esta hipótesis, Glendon & Litherland

(2001) en su estudio no encontraron evidencia de la relación entre clima de seguridad y

comportamiento de seguridad.

La hipótesis que no se demostró es la relacionada con la influencia que el

superior tiene en la conducta de seguridad del trabajador, contrario a los hallazgos de

las investigaciones presentadas no se encontró evidencia de dicha relación. Una

posible explicación la podemos encontrar en las características referidas por Kras

(1991), en las que el trabajador mexicano siente que el superior es la autoridad y por

consiguiente el único que toma las decisiones, que resuelve todos los problemas y que

impone la disciplina a sus subordinados con regaños o castigos. Lo anterior pudiera

conducir a un recelo del trabajador hacia su superior, provocando que aquél busque la

manera de desobedecer aún tratándose de actividades de prevención de accidentes.

Otra consideración vendría de la actitud del superior hacia la seguridad, Zacharatos,


Barling & Iverson (2005) mencionan que aquellos trabajadores con supervisores que

han demostrado un interés específico hacia la seguridad, son menos propensos a

manifestar comportamientos inseguros, por lo cual podemos considerar que si el

superior no muestra ese interés entonces el trabajador no percibirá una influencia del

mismo. Por otra parte, Bentein, Stinglhamber & Vandenberghe (2002), en su discusión

mencionan la posibilidad que si el supervisor interactúa frecuentemente con el

trabajador se encuentra en una mejor posición de regular las interacciones entre ellos,

por lo que podemos deducir que aquellos supervisores que tienen poco contacto con

sus trabajadores no tendrán ese control, inclusive por el contrario, podrían llegar a crear

conflictos entre ellos.

La siguiente hipótesis comprobada fue la influencia de la Respuesta de los compañeros en la Respuesta del trabajador, consistente con las investigaciones que relacionaron estas dos variables (Hofmann & Stetzer, 1996; Meliá, 1998; Tomás et al,

1999) se encontró significativa dicha relación. Una explicación alternativa la podemos

encontrar en lo que Bentein et al. (2002) denominan “the most proximal entity”,

encontrando que trabajadores que desarrollan un compromiso primario con aquellos

grupos de trabajo en los que interactúan, generan beneficios, entre los cuales está un

mayor control de su ambiente de trabajo.

Una de las hipótesis que se esperaba probar es que la Respuesta del trabajador disminuye la posibilidad del Riesgo real de accidente de trabajo. De las investigaciones mencionadas que emplearon el SEM, algunas incluyeron el riesgo de accidente en su

modelo como predecesor del accidente de trabajo (Hansen, 1989; Meliá, 1998; Tomás

et al, 1999) y todas comprobaron que la respuesta de seguridad ó las características

personales del comportamiento del trabajador influyen en el riesgo de accidente de

trabajo, en general un mejor comportamiento disminuye el riesgo de accidente.

Finalmente la hipótesis que señala que el Riesgo basal incrementa el Riesgo real de accidente, también fue encontrada como significativa. Tomás et al. (1999) llamaron

“Hazards” al nivel intrínseco del peligro percibido por el trabajador en el área de trabajo,

el cual concuerda plenamente con lo que Meliá (1998) y nosotros definimos como Riesgo basal, por lo que a mayor nivel de riesgo percibido mayor riesgo real de accidente.


Referencias.

Anderson, J. C. & Gerbing, D. W. (1988). Structural Equation Modeling in Practice. A review and

recommended twostep Approach. Psychological bulletin, 103, 411423. Arias, G. F. (1994). Introducción a la metodología de investigación en ciencias de la

administración y del comportamiento (5a. ed.). México, D. F: Editorial Trillas. Bentein, K., Stinglhamber, F., & Vandenberghe, C. (2002). Organization, supervisor, and work

group commitments and citizenship behaviours: A comparison of models. European Journal of Work and organizational Psychology, 11 (3), 341–362.

Bentler, P. M. (1982). Confirmatory factor analysis via noniterative estimation: A fast,

inexpensive method. Journal of Marketing Research, 19, 417–424. Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107,

238246.

Bentler, P. M. (1995). EQS Structural Equations. Program Manual. Encino, CA : Multivariate Software, Inc.

Bentler, P. M., & Wu, E. J. C. (2002). EQS 6 for windows user’s guide. Encino, CA: Multivariate Software, Inc.

Brown, L. R. & Holmes, H. (1986). The use of factor analytic procedure for assessing the validity

of an employee safety climate model. Accident Analysis and Prevention, 18 (6), 455470. Byrne, M. B. (1994). Structural equation modeling with EQS and EQS/Windows: basic concepts,

applications, and programming. Thousands Oaks, CA: Sage Publications, Inc. Cortina, J. M. (1993). What is Coefficient Alpha? An Examination of Theory and Applications.

Journal of Applied Psychology, 78 (1), 98104. Coyle, I. R., Sleeman, S. T., & Adams, N. (1995). Safety climate. Journal of Safety Research, 26

(4), 247254.

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16 (3), 297334.

DeJoy, D. M. (1986). A behavioraldiagnostic model for selfprotective behavior in the workplace. Professional Safety, 26–30.

DeJoy, D. M. (1996). Theoretical models of health behavior and workplace self protective

behavior. Journal of Safety Research, 27 (2), 6172. DePasquale, J. P., & Geller, E. S. (1999). Critical success factors for behaviorbased safety: A

study of twenty industrywide applications. Journal of Safety Research, 30 (4), 237–249. Diario Oficial de la Federación (D.O.F. 20 de diciembre de 2001) Ley del Seguro Social. México.


Fan, X., Thompson, B., & Wang, L. (1999). Effects of sample size, estimation methods, and

model specification on structural equation modeling fit index. Structural Equation Modeling, 6, 5683.

Ferguson, J. C., McNally, M. S., & Booth, R.F. (1984). Individual characteristics as predictors of

accidental injuries in naval personnel. Accident Analysis and Prevention, 16 (1), 55–62. Glendon, A. I., & Litherland, D. K. (2001). Safety climate factors, group differences and safety

behaviour in road construction. Safety Science, 39, 157188. Goldberg, A. I., DarEl, E. M., & Rubin, A. E. (1991). Threat perception and the readiness to

participate in safety programs. Journal of Organizational Behavior, 12(2), 109122. Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1999). Análisis multivariante. (5a.

ed.). (E. Prentice & D. Cano, Trads.). Madrid: Prentice Hall Iberia. (Trabajo original

publicado en 1998).

Hansen, C. P., Humber., Mundie., & McClary. (1988). Personality characteristics of the accident

involved employee. Journal of Business and Psychology, 2 (4), 346–365. Hansen, C. P., Humber., Mundie., & McClary. (1989). A causal model of the relationship among

accidents, biodata, personality, and cognitive factors. Journal of Applied Psychology, 74 (1), 81–90.

Heinrich, H. W. (1950). Industrial Accident Prevention. A Scientific Approach. (third ed.) New York: McGraw Hill Book Company, Inc.

Hofmann, D. A. & Stetzer, A. (1996). A cross level investigation on factors influencing unsafe

behaviors and accidents. Personnel Psychology, 49, 307–339. Hofmann, D. A. & Stetzer, A. (1998). The role of safety climate and communication in accident

interpretation: Implications for learning from negative events. Academy of Management Journal, 41 (6), 644–657.

Isla, R. D., & Díaz, D. C. (1997). Safety climate and attitude as evaluation measures of

organizational safety. Accident Analysis and Prevention, 29 (5), 643–650. Iverson, R. D., & Erwin, P. J. (1997). Predicting occupational injury: The role of affectivity.

Journal of Occupational and Organizational Psychology, 70, 113128. Jackson, D. L. (2001). Sample size and number of parameter estimates in maximum likelihood

confirmatory analysis: A Monte Carlo investigation. Structural Equation Modeling, 8, 205 223.

Jöreskog, K. G. (1969). A general approach to confirmatory maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 34 (2), 183–202.


Jöreskog, K. G. (1970). A general method of analysis of covariance structures. Biometrika, 57, 239–251.

Kerlinger, F. N., & Howard, B. L. (2002). Investigación del comportamiento: Métodos de investigación en ciencias sociales (4a. ed.). (L. E. Pineda & I. Mora, Trads.). México, D. F: McGraw Hill. (Trabajo original publicado en 2000).

Kline, R. B. (1998). Principles and practice of structural equation modeling. N.Y: Guilford Press. Klug, M. G. (1996). Structural equation modeling packages: An empirical comparison. University

of North Dakota. Kras, E. S. (1991). La administración mexicana en transición. México, D. F: Grupo Editorial

Iberoamérica.

Leigh, J. P. (1986). Individual and job characteristics as predictors of industrial accidents. Accident Analysis and Prevention, 18 (3), 209–216.

Marsh, H. W., Balla, J. R., & McDonald, R.P. (1988). Goodness of fit indexes in confirmatory

factor analysis: The effect of sample size. Psychological Bulletin, 103 (3), 391–410. McKenna, F. P. (1983). Accident proneness: A conceptual analysis. Accident Analysis and

Prevention, 15 (1), 6571. Meliá, J. L. (1998). Un modelo causal psicosocial de los accidentes laborales. Anuario de

Psicología, 29 (3), 2543. Meliá, J. L. (2003). Batería Valencia PREVACC 2003 Versión B8 Integrada Español:

Instrumentos Diagnósticos para la Prevención de Accidentes Laborales. Valencia:

Cristóbal Serrano.

Meliá, J. L., & Sesé, A. (1999). La medida del clima de seguridad y salud laboral. Anales de Psicología, 15 (2), 269 289.

Neal, A., Griffin, M. A. & Hart, P. M. (2000). The impact of organizational climate on safety

climate and individual behavior. Safety Science, 34, 99109. Oliver, A., Cheyne, A., Tomas, J. M. & Cox, S. (2002). The effects of organizational and

individual factors on occupational accidents. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 75, 473–488.

O´Tool, M. (2002). The relationship between employees´ perceptions of safety and

organizational culture. Journal of Safety Research, 33, 231–243. Reason, J., Parker, D., & Lawton, R. (1998). Organizational controls and safety: The varieties of

rule – related behaviour. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 71, 289–304.


Sjögren, H., Björnstig, U., Eriksson, A., & Oström, M. (1993). Differences between older and

younger drivers; Characteristics of fatal car crashes and driver injures. 7 th Annual Proceedings for the association for the advancement of automobile medicine, November 4 – 6, 1993, San Antonio, TX, 237 – 252. abstract *

Smith, D. I., & Kirkham, R. W. (1981). Relationship between some personality characteristics

and driving record. British Journal of Social Psychology, 20, 229231. Soto, E. (2001). Comportamiento organizacional. El impacto de la emociones. México D. F:

Thomson Learning.

Tanaka, J. S. (1987). “How big is big enough?”: Sample size and goodness of fit in structural

equation modeling with latent variables. Child development, 58, 134–46. Tomás, J. M., Meliá, J. L., & Oliver, A. (1999). A crossvalidation of structural equation model:

organizational and psychological variables as predictors of work safety. Work & Stress, 13 (1), 49–58.

Wagner, J. A., & Hollenbeck, J. R. (1998). Organizational behavior. Securing competitive advantage (3rd. ed.). New Jersey: Prentice Hall.

Zacharatos, A., Barling, J., & Iverson, R. D. (2005). Highperformance work system and

occupational safety. Journal of Applied Psychology, 90 (1), 7793. Zohar, D. (1980). Safety climate in industrial organizations: Theoretical and applied implications.

Journal of Applied Psychology, 65 (1), 96102. Zohar, D. (2004). Climate as a socialcognitive construction of supervisory safety practices:

Scripts as proxy of behavior patterns. Journal of Applied Psychology, 89 (2), 322333.

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