(M) 5. AnÃ¡lisis factorial de los criterios · Análisis factorial de los criterios de criticidad...

Artículo

Análisis factorial de los criterios de criticidad de las tareasenunciadas en la Encuesta de Análisis de Puestos de la

Administración General del País Vasco (AGPV)1

Factor analysis of task criticality criteria in a Job AnalysisSurvey for the Basque General Administration

PILAR ANTÓN*

RESUMEN

En el contexto del análisis de puestos realizado en la Administración General del PaísVasco entre los años 2002 y 2004, 2.171 personas de todas las categorías profesionales (el44,98% del total) contestaron una encuesta sobre su puesto de trabajo. Esta encuesta incluíaun cuestionario sobre la relevancia o criticidad de las tareas que realizan, en el que cadapersona que contestó, seleccionó y/o enunció las tareas que ejecutaba y las valoró en cuatrodimensiones: Frecuencia, Duración, Consecuencias y Dificultad, según una escala de 1 a 7.Se enunciaron un total de 36.636 tareas. Ante la hipótesis de que las cuatro dimensionesincluidas en el cuestionario estén relacionadas entre sí y con el objetivo de reducir el núme-ro de variables del cuestionario sin pérdida significativa de información, se someten las36.636 tareas valoradas a un análisis factorial exploratorio por el método de análisis de loscomponentes principales y rotación varimax. El resultado es una estructura factorial de dosfactores, denominados Complejidad y Frecuencia, que explican el 78,761% de la varianza yque permiten que el cuestionario sea más rápido de responder y más claro de interpretar. Sediscuten las implicaciones futuras de los resultados obtenidos.

Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 2007, vol. 23 n.º 3 351

Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones - 2007Volumen 23, n.º 3 - Págs. 351-366. ISSN: 1576-5962

1 Las opiniones expresadas en este artículo son de la autora del mismo y no necesariamente representan la opi-nión de la AGPV y sus gestores. La autora quiere agradecer a las autoridades de la Consejería de Hacienda yAdministración Pública y al resto del equipo del Servicio de Recursos Humanos su apoyo para la realización delpresente estudio. También quiere mostrar su agradecimiento a quienes contestaron la Encuesta de Análisis dePuestos.

* Doctora en Psicología. Técnica de Recursos Humanos de la Dirección de Función Pública del GobiernoVasco. [email protected]

ABSTRACT

From 2002 to 2004, a survey was conducted in the Basque General Administrationamong 2,171 employees across all job levels (44.98% of the total), as part of a job analysiswhich included a questionnaire about the relevance or criticality of tasks carried out. Allworkers surveyed chose and stated the tasks they performed rating them 1-7 according tothe frequency, duration, implications and difficulty. The result yielded 36,636 tasks. Con-sidering the likely mutual relationship of these four dimensions and with a view to reducingthe number of variables without a loss of information, an exploratory factor analysis usingprincipal components method and varimax rotation was carried out. It revealed a two-factorfactorial solution accounting for 78.761% of the variance. These two factors are complexityand frequency and will enable future workers to produce a quicker answer to the question-naire and to get a better interpretation out of it. Future implications of results are finally dis-cussed.

PALABRAS CLAVE

Análisis de Trabajo, Análisis de tareas, Escalas de valo-ración, Criterios de criticidad, Análisis factorial, Com-plejidad de la tarea, Administración Pública.

KEY WORDS

Job analysis, Task analysis, Rating scales, Criticalitycriteria, Factorial analysis, Task complexity, PublicAdministration.

Análisis factorial de los criterios de criticidad de las tareas enunciadas en la Encuesta de Análisis de Puestos...

352 Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 2007, vol. 23 n.º 3

INTRODUCCIÓN

Uno de los métodos más utilizados enel análisis del trabajo es el de los inventa-rios de tareas, en los que se propone aquienes informan sobre los puestos (ocu-pantes, supervisores/as u otras personasexpertas) que puntúen listas de tareas asig-nadas en una serie de dimensiones con laayuda de anclajes. Estas puntuaciones amenudo se integran en índices más globa-les que pretenden expresar la importanciao relevancia de la tarea para el puesto(Gael, 1988; Harvey, 1991; Levine, 1983).La información obtenida de estos inventa-rios es fundamental para las actuacionesque en materia de recursos humanos sellevan a cabo en las organizaciones: des-cripción y diseño de puestos, procesos deselección, programas de formación, proce-sos de evaluación del desempeño, etc.(Fernández Ríos, 1995; Levine, 1983).Estas acciones sólo son eficaces si sebasan en datos precisos y actualizadossobre las tareas que se desempeñan encada puesto de trabajo.

En este sentido, la Ley 7/2007 de 2 deabril, del Estatuto Básico del EmpleadoPúblico, exige que las actuaciones que sehagan en Recursos Humanos, especial-mente las relacionadas con procesos selec-tivos, cuiden la conexión entre el tipo depruebas a superar y las tareas de los pues-tos (artículo 61.2).

Las dimensiones o criterios de critici-dad más comúnmente utilizados en la lite-ratura para evaluar las tareas han sido:Frecuencia, Duración (tiempo invertido enejecutarla), Importancia, Dificultad de eje-cución, Dificultad de aprendizaje y Conse-cuencias del error. En ocasiones estasdimensiones se han evaluado con escalasde tipo absoluto, pero en la mayoría de las

veces las escalas utilizadas han sido relati-vas (Harvey, 1991).

En las escalas absolutas, quien respon-de debe evaluar cada tarea de maneraindependiente, asignando una puntuacióna cada dimensión en función de unosanclajes que son los mismos para todas lastareas y todos los puestos. En las escalasrelativas, en cambio, se debe evaluar cadatarea en comparación con el resto de ta-reas del puesto. Así, las dimensionesDuración e Importancia habitualmente sehan operativizado como Tiempo relativoinvertido en la tarea respecto al resto detareas que se realizan y como Importanciarelativa de la tarea respecto al resto detareas del puesto, respectivamente.

En ocasiones la utilización de escalasrelativas ha sido recomendada argumen-tando, por ejemplo, que son más fáciles deconstruir y de entender, o más rápidas deresponder (Manson, Levine y Brannick,2000). Sin embargo, el uso de este tipo deescalas da muchos problemas metodológi-cos, ya que no permite comparar puestos.

Si se utilizan escalas de valoración delas tareas adaptadas a cada puesto o inclu-so a cada informante (dado que es posibleque no todas las personas que ocupan unpuesto desempeñen las mismas tareas),como ocurre al utilizar escalas relativas,las puntuaciones obtenidas sobre una tareadeben entenderse en relación al resto detareas que ejecuta la persona, lo cual nopermite comparar puestos. A modo deejemplo, alguien puede puntuar 3 en unaescala Duración al valorar una tarea por-que tarda en hacerla “Menos que en lamayoría de las tareas que realiza”, peroese 3 puede que implique mucho más omenos tiempo en minutos u horas que elde otra persona que también haya puntua-

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do 3 en otra tarea. Los análisis y trata-mientos estadísticos no pueden resolverestos problemas, sino que más bien llevana enmascarar el error del instrumento y aestablecer conclusiones infundadas.

Cuando uno de los objetivos fundamen-tales del análisis de tareas es compararpuestos, es indispensable utilizar escalasabsolutas y lo más objetivas posible (verHarvey, 1991 pp. 82-84 o Harvey y Wil-son, 2000, para una revisión general;Richman y Quiñones, 1996, p. 515 para elcaso de la Frecuencia). Por lo tanto, mere-ce la pena hacer un esfuerzo en el diseñode escalas absolutas, en la redacción de lasinstrucciones que faciliten la comprensiónde las escalas y sus anclajes, e incluso enla atención de consultas si quienes contes-tan tienen dudas al hacerlo. Todo esto seha tenido en cuenta en el análisis de pues-tos al que nos referimos en el presenteestudio.

En cualquier caso, e independientemen-te del tipo de escala (absoluta o relativa)que hayan utilizado para evaluar las ta-reas, diferentes autores (por ejemploFriedman, 1990; Sanchez y Fraser, 1992;Sanchez y Levine, 1989) se han pregunta-do por las relaciones entre las distintasdimensiones o criterios de criticidad utili-zados. Conocer si estas dimensionescorrelacionan positiva o negativamente, sison redundantes o si forman factores dis-tintos permite evaluar la conveniencia deutilizarlas todas o elegir las más útiles, eincluso crear un índice o compuesto queexprese la relevancia o importancia de lastareas de los puestos.

En este sentido y en cuanto a lasdimensiones relacionadas con Dificultad,existe bastante acuerdo en que por simila-ridad conceptual Dificultad de ejecución y

Dificultad de aprendizaje aportan informa-ción redundante (Manson et al., 2000;Sanchez y Levine, 1989). Sanchez y Levi-ne (1989) prefieren la utilización de ladimensión Dificultad de aprendizaje frentea Dificultad de ejecución porque la prime-ra es uno de los predictores de la Impor-tancia de la tarea. Asimismo, Mumford,Harding, Weeks y Fleishman (1987) iden-tifican la Dificultad de ejecución de latarea con el tiempo que cuesta aprenderla.

Analizando la literatura sobre Frecuen-cia de ejecución se observa que estadimensión ha sido poco utilizada. Ellopodría ser consecuencia del uso de escalasrelativas. En este sentido, Friedman (1990y 1991) concluyó que las escalas de Fre-cuencia y Tiempo relativo invertido eranredundantes, por lo que consideró que noera necesario incluir las dos en los inven-tarios. Sin embargo, es posible que esteresultado no sea consecuencia de la reali-dad objetiva, sino de la denominación dela dimensión, del tipo de escala utilizado yde las instrucciones, que podrían estar lle-vando a confusión. Podría ocurrir que unapersona puntúe alto en Frecuencia porquerealiza una tarea, por ejemplo enviarfaxes, varias veces a la hora, y que tam-bién puntúe alto en Tiempo relativo inver-tido en esa tarea porque al responder nopiense sólo en el tiempo que dedica cadavez que envía faxes, sino en el tiempototal que destina a esa tarea. En otrasinvestigaciones, como la de Manson et al.(2000), la escala de Tiempo relativo inver-tido solicita expresamente que se conside-re tanto el número de veces que se realizala tarea como la duración de ésta.

La utilización de una escala absoluta detiempo invertido (denominarla Duraciónquizá sería más claro), junto con unas ins-trucciones en las que se remarque que se



debe evaluar cada tarea individualmente,ayudaría a eliminar la confusión entre Fre-cuencia y Duración. La correlación entreFrecuencia y Duración debería ser negati-va, ya que una tarea que se realiza variasveces a la hora no puede durar mucho.

Sanchez y Fraser (1992), apoyando losresultados de Sanchez y Levine (1989) y,utilizando escalas relativas, encontraronque las escalas de Importancia y Conse-cuencias del error aportaban informaciónredundante (correlaciones de 0,50 a 0,99),ya que ambas se refieren al mismo cons-tructo, la primera en sentido positivo y lasegunda en sentido negativo. Asimismo,las escalas de Tiempo invertido y Dificul-tad de aprendizaje aportaban algún tipo deinformación independiente a Importanciay/o Consecuencias del error, por lo queincluir las tres podría ser recomendabledependiendo del propósito del análisis.

Manson et al. (2000) también analiza-ron la validez de las dimensiones Tiempoinvertido, Importancia, Dificultad deaprendizaje y Consecuencias del error,con la sospecha de que la información queaportan podría ser redundante. Escogieronestas dimensiones frente al resto de lascomentadas por su potencial de utilizaciónen selección y formación. Consistente conlos resultados de Sanchez y Fraser (1992)y Sanchez y Levine (1989) llegaron a laconclusión de que Importancia y Conse-cuencias del error aportan informaciónrepetitiva, y recomiendan utilizar Conse-cuencias del error porque es más específi-ca y puede formar parte de un compuestode Importancia.

En este sentido, a lo largo de la literatu-ra se han probado diversas maneras deobtener el mejor compuesto para evaluarla Importancia o relevancia de la tarea.

Así, Levine (1983) habla de la Importan-cia de la tarea como un índice resultado dela siguiente fórmula: Importancia = Difi-cultad x Consecuencias del error + Tiem-po invertido. Posteriormente, Sanchez yLevine (1989) obtienen un nuevo com-puesto en el que mediante la Dificultad deaprendizaje y Consecuencias del errorobtienen mejores resultados al predecir eljuicio global sobre la Importancia de latarea. Estos autores no consideran elTiempo invertido, como lo hacía Levine(1983), porque es muy sensible a las dife-rencias entre ocupantes del mismo puesto.Otros autores como Kane, Kingsbury,Colton y Estes (1989) y Curtin, Curnow yLaRonde (2003) analizan diferentes for-mas de crear índices de relevancia de latarea combinando Frecuencia de ejecucióne Importancia.

Tras realizar la revisión de la literaturase llegó a la conclusión de que ésta noaportaba información definitiva sobre lasrelaciones entre las distintas dimensiones,lo cual en parte puede deberse al uso en lamayoría de los casos de escalas relativas yal hecho de que los estudios se hayan rea-lizado normalmente con muestras peque-ñas y con poca variedad de puestos de tra-bajo. Asimismo, considerando los antece-dentes y buscando las dimensiones quemejor nos pudieran ayudar a determinar larelevancia o criticidad de las tareas de losdistintos puestos de trabajo en la AGPV,se decidió crear un cuestionario de tareascon Frecuencia, Duración, Dificultad deaprendizaje y Consecuencias del errorcomo criterios de criticidad. Estas dimen-siones se evaluaron con escalas absolutasy se combinaron de forma multiplicativa(Frecuencia x Duración x Dificultad deaprendizaje x Consecuencias del error)para calcular el “peso” o relevancia decada tarea para cada puesto.

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El objetivo del estudio que se presentaa continuación es comprobar empírica-mente si para conocer la relevancia o criti-cidad de las tareas que realiza el personalde la AGPV es necesario preguntar por lascuatro dimensiones escogidas o si sepodrían obtener los mismos o mejoresresultados con menos dimensiones omodificando las mismas.

Para lograr este objetivo se han someti-do las 36.636 tareas enunciadas y valora-das según los cuatro criterios de criticidada un análisis factorial exploratorio por elmétodo de los componentes principales.Se ha utilizado esta técnica porque es unatécnica de reducción de datos que sirvepara encontrar grupos homogéneos devariables a partir de un conjunto mayor devariables. Los grupos homogéneos se for-man con las variables, en este caso lasdimensiones del cuestionario, que correla-cionan fuertemente entre sí y procurando,inicialmente, que unos grupos sean inde-pendientes de otros.

MÉTODO

Participantes

Para hacer posible este análisis factorial2.171 personas con más de seis meses deexperiencia en su puesto y procedentes detodas las categorías profesionales respon-dieron al Cuestionario de Representativi-dad de las tareas, lo que supone el 44,98%del total de la AGPV. Enunciaron y eva-luaron 36.636 tareas. La unidad de mues-treo en este estudio es la tarea.

La mayor parte de las tareas (el 60%)fueron enunciadas por personas que perte-necen a puestos abiertos a los grupos A, B

o a ambos (A/B). El 25,5% de las tareasfueron indicadas por personas que perte-necen a puestos abiertos a los grupos C oC/D. El 14,5% restante se enunciaron porpersonas enclavadas en puestos abiertos alos grupos D, D/E o E.

Dado que cada sujeto aporta un núme-ro de puntuaciones variable al análisisfactorial, que depende del número detareas que haya enunciado, y que algunastareas son evaluadas por muchos sujetos(las que pertenecen a puestos de trabajomás transversales) mientras que otras(las más idiosincrásicas) sólo fueron eva-luadas por una persona, se quiso verifi-car si estos hechos estaban afectando alos resultados.

Así, se comprobó si los resultados semantenían con submuestras de tareas ele-gidas al azar. Para ello se realizó el mismoanálisis factorial con muestras elegidas alazar por el propio SPSS, en primer lugarseleccionando únicamente el 5% de las36.636 tareas enunciadas, y en segundolugar con el 1%. Como los resultados fue-ron similares, e incluso algo mejores, seconsideró que estas circunstancias nosuponían un problema de importancia, porlo que se presenta el análisis factorial contodas las tareas.

Instrumentos

La Encuesta de Análisis de Puestos,que podía ser contestada on line, comen-zaba con el Cuestionario de Representati-vidad de Tareas, en el que se solicitaba acada informante que enunciara las tareasque ejecuta en su puesto (no las que reali-zaba en otros o las que hace por circuns-tancias excepcionales) y las valorara enseis aspectos. Cuatro de ellos se analizan



en este estudio: Frecuencia, Duración,Consecuencias y Dificultad. Se eligieronporque la literatura sobre análisis de pues-tos los considera los más importantes parala descripción y evaluación de la relevan-cia de las tareas. Por razones organizativasse preguntó también por la Dependencia yla Formalización de las tareas. No obstan-te, dado que estas razones eran ajenas a lacriticidad de las tareas, no se consideranen este estudio.

En el anexo se indica exactamentecómo se preguntó, la definición de cadadimensión o criterio a valorar y los ancla-jes (significado de cada una de las posi-bles opciones de respuesta). Como puedeobservarse, las escalas utilizadas son de unsolo ítem de naturaleza absoluta, con losanclajes definidos iguales para todos lospuestos.

Los estadísticos descriptivos de las res-puestas dadas al Cuestionario de Repre-sentatividad de las tareas se resumen en laTabla 1.

No hubo valores perdidos porque sólose registraron las tareas puntuadas entodos los criterios propuestos. La aplica-ción on-line en la que se rellenó el cues-tionario no permitía pasar a la siguientetarea si la anterior no estaba evaluadacompletamente.

Procedimiento

El procedimiento utilizado ha sido eldel análisis factorial exploratorio por elmétodo de análisis de componentes princi-pales. Esta técnica permite reducir elnúmero de variables de los datos origina-les, ya que busca el número mínimo defactores capaces de explicar el máximo deinformación contenida en los datos (Dun-teman, 1989; Floyd y Widaman, 1995;Pardo y Ruiz, 2002); para ello transformalinealmente un grupo de variables relacio-nadas entre sí (en este caso los criterios decriticidad) en un grupo menor de variables(factores o componentes) no relacionadosentre sí. Un grupo pequeño de factores norelacionados entre sí es más fácil de enten-der y utilizar que un número más ampliode variables relacionadas (Dunteman,1989).

Este método de extracción de factoresasume que es posible explicar el 100% dela varianza observada y, por ello, todas lascomunalidades iniciales son igual a 1 (quees justamente la varianza de una variableen puntuaciones típicas). Para determinarel número de factores a extraer en la solu-ción factorial se va a tener en cuenta tantoel criterio de Kaiser (extracción de los fac-tores cuyos autovalores son mayores que1), como el test del talud (o gráfico desedimentación de Cattell), que muestra

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Tabla 1.Estadísticos descriptivos de las dimensiones de las tareas evaluadas

gráficamente la magnitud de los autovalo-res.

La rotación de la estructura factorialobtenida en el análisis sirve para facilitarla interpretación de ésta. A través del pro-ceso de rotación se busca una estructurasimple: variables que saturen, a poder ser,en un único factor, y factores que conten-gan un número reducido de variables quesaturen inequívoca y exclusivamente enellos. En este estudio se ha elegido unarotación Varimax porque respeta la inde-pendencia de los factores de la solucióninicial y porque simplifica la interpreta-ción de los factores, ya que minimiza elnúmero de variables que tienen saturacio-nes altas en cada factor.

RESULTADOS

El análisis factorial comienza con elcálculo de la matriz de correlaciones (verTabla 2). En la matriz de correlaciones semuestran los coeficientes de correlaciónentre cada par de variables (criterios decriticidad) utilizados en el análisis, losniveles de significación asignados a cadacoeficiente y el determinante (en la nota alpie de la tabla).

Las correlaciones son la base del plan-teamiento del análisis factorial. Para queel análisis sea fructífero es convenienteque la matriz contenga grupos de variables

que correlacionen fuertemente entre sí,con muchos niveles de significación bajos.Además, los determinantes próximos acero indican que las variables utilizadasestán linealmente relacionadas, lo que sig-nifica que el análisis factorial es una técni-ca pertinente para analizar las variablesseleccionadas. En la tabla 2 aparecen mar-cadas en negrita las correlaciones másimportantes, todas ellas son altamente sig-nificativas. El determinante es 0,403.

Antes de extraer los factores se ha obte-nido la medida de adecuación muestralKMO para contrastar si las correlacionesparciales entre variables son suficiente-mente pequeñas. Para que el modelo fac-torial sea adecuado, la correlación parcialentre las variables debe ser pequeña, porlo que este índice debe ser mayor que 0,5.Los valores inferiores a 0,6 se consideranmediocres y pueden estar indicando queno es pertinente realizar un análisis facto-rial con esos datos. En este caso el valores suficientemente bueno 0,624.

Asimismo mediante la prueba de esferi-cidad de Bartlett se ha contrastado la hipó-tesis nula de que la matriz de correlacio-nes es una matriz identidad, en cuyo casono existirían correlaciones significativasentre las variables y el modelo factorial nosería pertinente. Si el nivel de significa-ción es mayor que 0,05 no se podrá recha-zar la hipótesis nula de esfericidad y, con-secuentemente no se podrá asegurar que el



Tabla 2.Matriz de correlaciones(a)

a Determinante = 0,403 ** Sig .(Unilateral) ≤0,001

modelo factorial es adecuado para explicarlos datos. En este caso el nivel de signifi-cación es 0,000.

Comprobados estos supuestos se tienela seguridad de que los datos son adecua-dos para efectuar el análisis factorial.

Al realizar el análisis factorial se estu-dia la matriz de correlaciones para buscartendencias (factores). Primero se encuen-

tra la principal tendencia de las correlacio-nes y se calcula su tamaño (su autovalor oeigenvalue). El autovalor expresa la canti-dad de varianza total que explica el factordividido por el número de variables. Unavez calculado el primer factor, su influen-cia se retira de la matriz y se extrae elsiguiente, así hasta que no queda informa-ción en la matriz de correlaciones.

Siguiendo el criterio de Kaiser sólo seextraen dos factores cuyos autovalores son2,043 y 1,107, respectivamente. Esta deci-sión se ve corroborada por el gráfico desedimentación (ver Gráfico 1), donde elcorte en la tendencia descendente, quesirve de regla para la determinación delnúmero óptimo de factores que debenestar presentes en la solución, indica dosfactores, ya que la planicie empieza a par-tir del tercer factor.

En la Tabla 3 de Porcentajes de Varian-za Total Explicada se ofrece un listado delos autovalores de la matriz de varianzas-covarianzas y el porcentaje de varianzaque representa cada uno de ellos. El pro-cedimiento extrae dos factores que expli-can el 78,761% de la varianza de los datosoriginales. Según Streiner (1994) los fac-tores deberían explicar al menos el 50%

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Gráfico 1.Gráfico de sedimentación

Au

tova

lor

total de la varianza. Floyd y Widaman(1995), en cambio, consideran recomenda-ble explicar al menos el 80%. El resultado

presentado aquí se acerca a este últimocriterio más ambicioso y está en el inter-valo de 60-85% que Fernández Santana(1988) considera idóneo.

Por otra parte, la comunalidad de unavariable es la proporción de su varianzaque puede ser explicada por el modelofactorial obtenido. Estudiando las comu-nalidades de la extracción puede valorarsequé variables son mejor y peor explicadaspor el modelo. Se considera comunalidadalta cuando es mayor que 0,50 y bajacuando es menor que 0,20, afirmando en

consonancia su riqueza o pobreza de con-tenido. Las comunalidades obtenidas sonmuy altas (ver Tabla 4).

En la Tabla 5 se encuentra la soluciónfactorial propiamente dicha (Matriz decomponentes). Contiene las correlaciones(o saturaciones) entre las variables origina-les y cada uno de los factores. Según Fer-nández Santana (1988) los pesos factorialesortogonales mayores que 0,71 pueden cali-ficarse de excelentes porque tienen más del50% de varianza en común con el factor.

A partir de las saturaciones de la Matrizde Componentes es fácil inferir la corres-pondencia entre cada variable y cada uno delos factores extraídos. Se puede ver que el



Tabla 3.Porcentajes de Varianza Total Explicada

Tabla 4.Comunalidades

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

Método de extracción: Análisis de componentes principales.

primer factor está constituido por la Dificul-tad, Consecuencias y Duración, saturandolas tres en este factor porque constituyen ungrupo diferenciado de variables dentro de lamatriz de correlaciones. El segundo factorrecoge únicamente la variable Frecuencia.

La rotación de la estructura factorialobtenida sirve para facilitar la interpreta-ción de ésta. El proceso de rotación buscaclarificar la interpretación de la estructurafactorial subyacente sin alterar la situaciónrelativa de unas variables respecto de lasotras y sin alterar tampoco el porcentaje dela varianza de cada variable que es capazde explicar cada factor. Lo que sí cambiaen el proceso de rotación es el porcentajede varianza explicada por cada factor (ycambia cuanto más éxito tiene la rotación).

Tras rotar la solución inicial, los resul-tados indican un modelo de dos factoresque explica el 78,761% de la varianzatotal, con la estructura factorial rotada queaparece en la Tabla 6.

Al analizar los resultados (ver Tabla3, de porcentajes de varianza explicadaantes y después de la rotación) se puedeobservar que la suma de los cuadradosde las saturaciones correspondientes a lasolución rotada no coinciden con las dela extracción no rotada. No obstante,difieren muy poco, por lo que se puedepensar que la rotación no mejora dema-siado la interpretación de la soluciónfactorial y que la extracción inicial ofre-cía ya una solución lo suficientementeclara.

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Tabla 5.Matriz de componentes(a)

Tabla 6.Matriz de componentes rotados(a)

Método de extracción: Análisis de componentes principales.(a) 2 componentes extraídos.

Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.(a) La rotación ha convergido en 3 iteraciones.

Comparando los valores de la matrizrotada con los de la matriz no rotada puedecomprobarse que la saturación de la varia-ble Frecuencia ha mejorado en el segundofactor: se ha incrementado ligeramente enéste y ha disminuido en el primero. Asimis-mo, las saturaciones de las variables Difi-cultad y Consecuencias en el primer factorhan mejorado: se han incrementado en éstey han disminuido en el segundo. La varia-ble Duración, en cambio, a pesar de quepertenece claramente al primer componentecomparte información con el segundo, porlo que ha entorpecido el proceso de rota-ción y, en lugar de mostrar una única satu-ración elevada en un factor, tiende a saturaren los dos, aunque en el segundo muchomenos y en sentido inverso.

Para interpretar los factores y determinarqué es lo que están midiendo se procedefactor por factor, ordenando la lista devariables por sus pesos y tratando de verqué tienen en común todas ellas. De estamanera, la estructura factorial rotada resul-tante muestra dos factores muy claros:

• El I, que incluye Dificultad (0,875),Consecuencias (0,845) y Duración(0,729), y que se podría denominarComplejidad.

• El II, formado por Frecuencia (0,955)y en sentido negativo y con menorpeso Duración (-0,438). A este factorse le puede llamar Frecuencia.

A continuación, en la discusión, secomentan los resultados y se profundizaen los dos factores detectados.

DISCUSIÓN

Analizando en primer lugar las correla-

ciones entre los criterios de criticidad uti-lizados para evaluar las tareas, se puedeobservar que todas son altamente signifi-cativas (p≤0,001). Así, observamos quelas correlaciones entre Dificultad, Conse-cuencias y Duración, sin ser tan altascomo para poder afirmar que son variablesredundantes, son importantes y positivas,oscilan entre 0,414 y 0,594.

Por su parte, Frecuencia sólo correla-ciona, ligera y negativamente, con Dura-ción (r=-0,253). Este resultado es lógicopuesto que tal como se han definido entérminos absolutos los anclajes de ambasdimensiones (ver anexo), las tareas que serealizan aproximadamente una vez al día ocada hora (anclajes 6 y 7 de Frecuencia),no pueden durar uno, dos o varios días(anclajes 6 y 7 de Duración), es material-mente imposible. Este dato viene a clarifi-car los resultados algo confusos sobre lasrelaciones entre Frecuencia y Duración deFriedman (1990 y 1991).

Los resultados del análisis factorialindican que se puede concluir que las cua-tro dimensiones utilizadas Frecuencia,Duración, Consecuencias y Dificultad hanresultado muy útiles, ya que agrupadas endos factores que hemos denominado Com-plejidad y Frecuencia, explican conjunta-mente el 78,761% de la variabilidad.

La obtención de estos dos factores llevaa pensar que al valorar las tareas de suspuestos de trabajo las personas tienden autilizar dos criterios independientes: elnúmero de veces que realizan la tarea (Fre-cuencia o aspecto cuantitativo) y la natura-leza de la tarea, aspecto cualitativo que tieneque ver con la Complejidad de ejecución dela tarea, en el que quedan incluidas o consi-deradas la Dificultad de aprendizaje de latarea, su Duración y sus Consecuencias.



Esta idea de que las personas tienden autilizar criterios inclusivos como la com-plejidad para evaluar las características delos puestos de trabajo ya fue apuntada porStone y Gueutal (1985), quienes indicanque en la complejidad están implicadosaspectos como la variedad de destrezas, elnivel educativo o el nivel de razonamientoexigido por el puesto. Estos autores sugie-ren, además, la conveniencia de combinarlas escalas concretas en escalas más glo-bales. Por su parte, Hunter, Schmidt yJudiesch (1990) hablan de cinco nivelesde complejidad dependiendo del nivel deexigencia en el procesamiento de la infor-mación de los puestos de trabajo.

Probablemente, calificamos las tareascomo complejas cuando son difíciles deaprender porque exigen más conocimien-tos y destrezas y un mayor procesamientode la información, cuando requieren variashoras o días porque tienen muchos pasosque se interrelacionan y cuando hay unaidea generalizada de que si se realizan malsus consecuencias son serias.

Los resultados de este análisis factorialsugieren reducir las preguntas de laEncuesta de Análisis de Puestos de cara aun futuro análisis de puestos. En vez depreguntar sobre las cuatro dimensionesiniciales se preguntaría sólo por estos dosfactores. No obstante, mientras que el con-cepto de Frecuencia (factor II) es bastanteclaro, el concepto de Complejidad (factorI) requiere más estudio con el fin de deter-minar qué es lo que hace que una tarea seacompleja y conseguir preguntar por dichoconstructo con precisión.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Curtin, P, Currow, C y LaRonde, S

(2003). Task analysis: Four rating formu-las. 18th Annual Conference or the Societyfor Industrial and Organizational Pscho-logy. Orlando, Florida.

Dunteman, G.H. (1989). Principalcomponents analysis. Newbury Park, CA:Sage.

Fernández Ríos, M. (1995). Análisis ydescripción de puestos de trabajo .Madrid: Díaz de Santos.

Fernández Santana, J.O. (1988). Com-prensión y manejo del análisis factorial.Revista Internacional de Sociología,46(1), 7-35.

Floyd, F.J. y Widaman, K.F. (1995).Factor Analysis in the development andrefinement of clinical assessment instru-ments. Psychological Assessment, 7(3),286-299.

Friedman, L. (1990). Degree of redun-dancy between time, importance, and fre-quency task ratings. Journal of AppliedPsychology, 75, 748-752.

Friedman, L. (1991). Correction toFriedman (1990). Journal of Applied Psy-chology, 76, 366.

Gael, S. (Ed.) (1988). The job analysishandbook for business, industry and gov-ernment. New York: John Wiley andSons.

Harvey, R.J. y Wilson, M.A. (2000).Yes Virginia, there is an objective realityin job analysis . Journal of OrganizationalBehavior, 21, 829-854.

Harvey, R.J. (1991). Job analysis. EnM.D. Dunnette y L.M. Hough (Eds.)

Pilar Antón


Handbook of Industrial and Organiza-tional Psychology (2 nd. Ed., 71-163. PaloAlto, CA: Consulting PsychologistsPress.

Hunter, J.E.; Schmidt, F.L. y Judiesch,M.K. (1990). Individual differences inoutput variability as a function of jobcomplexity. Journal of Applied Psycholo-gy, 75(1), 28-42.

Kane, M.; Kingsbury, C.; Colton, D. yEstes, C. (1989). Combining data on criti-cality and frequency in developing testsplans for licensure and certification exam-inations. Journal of Education and Mea-surement, 26(1), 17-27.

Levine, E.L. (1983). Everything youalways wanted to know about job analysis.Tampa, FL: Mariner

Ley 7/2007 de 2 de abril, del EstatutoBásico del Empleado Público.

Manson, T.M.; Levine, E.L. y Bran-nick, M.T. (2000). The construct validityof task inventory ratings: a multitrait-mul-timethod analysis. Human Performance,13(1), 1-22.

Mumford, M.D.; Harding, F.D.;Weeks, J.L. y Fleishman, E.A. (1987).Measuring occupational difficulty: A con-

struct validation against training criteria.Journal of Applied Psychology, 72(4),578-587.

Pardo, A. y Ruiz, M.A. (2002). SPSS11. Guía para el análisis de datos .Madrid: McGraw-Hill.

Richman, W.L. y Quiñones , M.A(1996). Task frequency rating accuracy:the effect of task engagement and experi-ence. Journal of Applied Psychology,81(5), 512-524.

Sanchez, J.I. y Fraser, S.L. (1992). Onthe choice of scales for task analysis.Journal of Applied Psychology, 77(4),545-553.

Sanchez, J.I. y Levine, E.L. (1989).Determining important tasks within jobs:A policy-capturing approach. Journal ofApplied Psychology, 74(2), 336-342.

Stone, E.F. y Gueutal. H.G. (1985). Anempirical derivation of the dimensionsalong which characteristics of jobs areperceived. Academy of Management Jour-nal, 28, 376-396.

Streiner, D.L. (1994). Figuring out fac-tors: the use and misuse of factor analysis.Canadian Journal of Psychiatry, 39(3),135-140.



El presente cuestionario pretende obtener información sobre la importancia de las tareasque cada uno de ustedes realiza en su puesto. Para ello se presentan una serie de criterioscon sus correspondientes escalas, en función de las cuales se valorará cada una de las tareasque previamente se hayan mencionado.

Con los datos recogidos en este formulario se obtendrá el listado de las tareas másimportantes o relevantes, las cuales posteriormente serán analizadas en profundidad.

INSTRUCCIONES PARA RELLENAR LA ENCUESTA

1. Con el botón “AÑADIR” de la parte inferior izquierda, podrá incorporar las tareasque realiza en su puesto. Valore únicamente aquellas que se realicen en su puesto, noaquellas que ha realizado en otros puestos o que, por circunstancias excepcionales serealicen en éste. Si tiene dudas escoja aquellas que representen lo más habitual.

2. Una vez que haya concretado la tarea valórela en cada uno de los siguientes concep-tos. Si tiene dudas de los criterios a utilizar pulse el botón de ayuda que está sobrecada una de ellas. Sea lo más objetivo posible, no sobrevalore las tareas.

Al pulsar los botones aparecen las siguientes ayudas:

Escala que refleja la Frecuencia realización de cada tarea. Valores de la escala:

1 = Casi nunca (Aproximadamente una vez al año). 2 = Raras veces (Aproximadamente una vez al semestre). 3 = Esporádicamente (Aproximadamente una vez al mes). 4 = Habitualmente (Aproximadamente una vez a la semana). 5 = Frecuentemente (Aproximadamente cada dos días). 6 = Muy frecuentemente (Aproximadamente una vez al día). 7 = Constantemente (Aproximadamente cada hora).

Escala que refleja el tiempo que, normalmente, dedica a ejecutar la tarea, es decir elintervalo transcurrido desde que se inicia la tarea hasta que se da por finalizada la misma. Sitiene dificultades para identificar el tiempo, haga una media de la Duración. Valores de laescala:

1 = Más o menos un cuarto de hora. 2 = Alrededor de media hora.

Pilar Antón


Anexo - Cuestionario de Representatividad de Tarea2

Relevancia de la tarea

2 Este cuestionario forma parte de la Encuesta de Análisis de Puestos. Al principio, con intención de facilitar lacontestación a la encuesta, se presentaba una hipótesis de las tareas que se suponía que se realizaban en cada pues-to, para que la persona valorara las tareas propuestas que de hecho ejecutaba y añadiera todas las que le parecieranoportunas. Con la experiencia se observó que en muchas ocasiones esta hipótesis más que ayudar, despistaba (porfalta de acierto…) por lo que se decidió quitar la hipótesis y dejar el enunciado como aparece.

3 = Entre media hora y una hora. 4 = Entre una y dos horas. 5 = Varias horas. 6 = Uno o dos días. 7 = Varios días.

Este criterio evalúa las Consecuencias que se derivan una ejecución inadecuada de latarea, entre las cuales pueden estar la imposibilidad de logro de objetivos, el incumplimien-to de plazos, la invalidación de expedientes, la duplicidad de trabajos, la pérdida de tiempo,el derroche de material, una mala imagen del Servicio, etc. Valores de la Escala:

1 = Mínimas consecuencias. 2 = No muy serias. 3 = Algo serias. 4 = Serias. 5 = Muy serias. 6 = Extremadamente serias. 7 = Consecuencias desastrosas.

La Dificultad de una tarea se evalúa en función de la cantidad de formación y experien-cia necesaria para ser capaz de ejecutar la tarea correctamente, y al mayor o menor esfuerzorequerido para lograr dicho aprendizaje. Valores de la escala:

1 = La tarea no presenta ninguna dificultad. 2 = La tarea tiene una dificultad baja. 3 = La tarea presenta una dificultad por debajo de la media. 4 = La tarea tiene una dificultad media. 5 = La tarea tiene una dificultad por encima de la media. 6 = La tarea tiene una dificultad de aprendizaje alta 7 = La tarea tiene una dificultad muy alta de aprendizaje.



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