Diseño metodológico 3.1 Tipo y nivel de investigación
Aplicada: Este tipo de investigación se caracteriza por presentar objetivos determinados, basado en conocimientos básicos de la investigación. (Carrasco Diaz, 2005, p. 43)
3.2 Métodos de investigación
El método que se aplico fue Deductivo por evaluar el estrés en función a instrumentos validados en el campo general de tipo de estudio. También, el estudio fue inductivo, ya que explica procesos de estrés por caso de la pandemia en la zona de parque industrial en la ciudad de Huancayo (Carrasco Diaz, 2005, p. 43).
3.3 Diseño de la investigación
Descriptivo: Se refiere a los caracteres aspectos internos y externos, propiedades y detalles fundamentales del fenómeno en estudio, en un momento especifico. (Carrasco Diaz, 2005, p. 42)
3.4. Población y muestra 3.4.1 Población
La población está conformada por la zona de parque industrial, distrito del tambo, provincia de Huancayo.
3.4.2 Muestra
La muestra está conformada por trabajadores de la zona de parque industrial distrito del tambo. Sin embargo, esta información es sensible para los negocios y empresas que laboran en la zona. Por ello, se aplicó la ecuación de tamaño de muestra infinita con un nivel de confianza al
42 95%, una probabilidad de ocurrencia del 50% y un error de 6 % nos da una muestra mínima de 267 personas.
𝑛 = 𝑍𝑎2∗ 𝑝 ∗ 𝑞 𝑒2 Donde:
n = Tamaño de muestra buscado
Z= Parámetro estadístico que depende de Nivel de confianza (NC), siendo al 95% con un valor de 1,96
e = Error de estimación máxima aceptado
p= Probabilidad de que ocurre evento estudiado (éxito)
q = (1 – p) = Probabilidad de que no ocurra el evento estudiado
Figura N° 01: Zona de área del estudio 3.4.3 Técnica de muestreo
El método de muestreo fue Aleatorio simple, que garantizo que todos los individuos que componen la población tengan la misma oportunidad de ser incluidos en la muestra. Esto significa que la probabilidad de selección de un sujeto es independiente de la probabilidad que tienen
43 el resto de los sujetos que integran o forman parte de la población (Hernández Sampieri, 2014, p. 273).
3.5. Técnicas e instrumentos de recopilación de datos
La técnica para la obtención de información que se aplicó en el presente estudio es la encuesta, Se aplican en estudios no experimentales transversales o transeccionales descriptivas o correlacionales-causales, debido a los objetivos de algunos diseños y a veces de ambos (Archester, 2005).
Por lo general se aplican cuestionarios utilizados en diferentes contextos (en persona, por medio electrónicos, grupales, etc.). (Hernández Sampieri, 2014, p. 159). En el presente debido a las posibilidades de recurrir al lugar de estudio se tomará en consideración otras medidas, priorizando realizar encuestas de forma convencional.
3.6. Técnica de procesamiento de datos
Para realizar la sistematización de la información se recurrirá al software SPSS, desarrollado en la Universidad de Chicago, es uno de los software más reconocido y aplicado en el ámbito de la investigación. Proporcionando la facilidad de realizar análisis estadísticos con el fin de interpretar los datos obtenidos mediante la encuesta (Hernández Sampieri, 2014, p. 273).
Una de las actividades más relevantes en esta etapa es describir los datos, los valores o las puntuaciones obtenidas para cada variable. Logrando realizar una descripción mediante la distribución de las puntuaciones o frecuencias de cada variable (Hernández Sampieri, 2014, p. 282).
44 CAPÍTULO IV
Análisis y discusión de resultados 4.1 Presentación de Encuesta
Los resultados de la encuesta fueron digitalizados y ordenados en una matriz de datos que consistió en 300 cuestionarios, donde evaluamos variables socioeconómicas y 3 dimensiones: Estrés, Calidad de vida y Ansiedad con 15 preguntas por cada dimensión haciendo un total de 45 preguntas, todas ellas evaluadas mediante la escala de Likert de 1 a 5 valorado según la dimisión:
Dimensión Ansiedad:
Ausente = 1, Leve = 2, Moderado = 3, Grave = 4, Muy Grave =5.
Dimensión Estrés:
Nunca = 1, Casi nunca = 2, Algunas veces = 3, Casi siempre = 4, Siempre = 5.
Dimensión Calidad de Vida:
Insatisfecho=1, Poco satisfecho=2, Más o menos satisfecho=3, Bastante satisfecho =4, Completamente satisfecho = 5.
Primero se evaluó la confiabilidad del instrumento, en medir la respuesta, realizado por el método de consistencia interna del alfa de Cronbach obtenido mediante la librería “psych” del lenguaje R. En la Tabla 1 se muestra el valor por cada dimensión, así como un coeficiente general de 0.79, que permite señalar que los factores de estrés laboral son muy confiables.
45 Tabla N° 01: Coeficiente de confiabilidad Alfa de Cronbach.
Dimensión Alfa de Cronbach
Ansiedad 0.90
Estrés del trabajador 0.73
Calidad de vida 0.88
General 0.79
El alfa de Cronbach no es un estadístico al uso, por lo que no viene acompañado de ningún p-valor que permita rechazar la hipótesis de fiabilidad en la escala. No obstante, cuanto más se aproxime a su valor máximo 1, mayor es la fiabilidad de la escala. Además, en determinados contextos y por tácito convenio, se considera que valores del alfa superiores a 0,7 (dependiendo de la fuente) son suficientes para garantizar la fiabilidad de la escala (Becerra Hernandez 2020).
4.1.1. Prueba de Normalidad a las dimensiones de las encuestas
Aplicamos la prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov (K-S), para las variables a analizar.
Estrés: W = 0.99049, p-value = 0.05031
Ansiedad: W = 0.95622, p-value = 8.674e-08
Calidad de Vida: W = 0.99148, p-value = 0.08309
La hipótesis nula de estas pruebas es que “la distribución de la muestra es normal”. Si la prueba es significativa (p-valor<0.05), la distribución no es normal. Siendo que las dimensiones de Estrés y Calidad de vida son consideradas que tiene una distribución normal, mas no así Ansiedad que es asimétrico, pero que lo analizaremos como esta para evitar aplicar transformaciones a los datos.
46 4.1.2. Modelo de Regresión Lineal Simple
A continuación, veremos las relaciones estadísticas mediante el análisis de regresión lineal simple ajustado por cada dimensión.
Tabla N° 02: Tabla de niveles de estrés, ansiedad y calidad en función a los puntos alcanzados en la encuesta.
Estrés Ansiedad Calidad de vida
1- 25 Baja Baja Baja
26 – 50 Media Media Media
51 – 75 Alta Alta Alta
Gráfico N° 01: Diagrama de dispersión entre el Estrés en el trabajador y la Ansiedad.
El grafico N° 01 muestra una aparente relacion directa significativa entre el estrés de los trabajadores y la ansiedad. Támbien, se observa que los valores de estrés se concentran sobre los 35 puntos en la encuesta, esto muestra un nivel medio de estrés; la ansiedad muestra valores mejor distribuidos sobre los 20 puntos hasta casi 60 puntos.
47 Tabla N° 03: Coeficiente del modelo de regresión lineal ajustado al Estrés en el trabajador en función de la Ansiedad.
Coeficientes Estimación Error t-valor P-valor Intercepto 41.428 1.597 25.934 2.00E-16 ***
Ansiedad 0.157 0.051 3.095 0.00215 **
R2= 0.0279 Códigos de Significancia: 0 '***', 0.001 '**', 0.01 '*', 0.05 '.'
Esta Tabla N° 03 muestra el resumen de análisis de regresión lineal simple, el valor estimado del intercepto fue 41.428 siendo significativo con un P-valor <
0.0001, la pendiente del modelo tuvo un valor de 0.157, que nos indica una relación positiva entre las variables y el aumento de la variable respuesta por cada unidad que incrementa la variable explicativa; por último el rendimiento general del modelo se obtuvo con el R-cuadrado ajustado que fue para este caso 2.79%, que implica que el modelo solo explica esa cantidad de la variación en los datos.
Gráfico N° 02: Diagrama de dispersión entre el Estrés en el trabajador y la Calidad de vida.
48 El gráfico N° 02 muestra una débil relación directa significativa entre el estrés y la calidad de vida de los trabajadores. También, se observa que los valores de estrés se concentran sobre los 35 hasta los 55 puntos en la encuesta, esto muestra un nivel medio a superior de estrés; la calidad de vida muestra valores heterogeneamente distribuidos desde los 30 puntos hasta casi 70 puntos.
Tabla N° 04: Coeficiente del modelo de regresión lineal ajustado al Estrés en el trabajador en función de la Calidad de vida.
Coeficientes Estimación Error t-valor P-valor Intercepto 42.963 2.218 19.365 2.00E-16 ***
Estrés 0.067 0.045 1.503 0.134
R2= 0.0279 Códigos de Significancia: 0 '***', 0.001 '**', 0.01 '*', 0.05 '.'
Gráfico N° 03: Diagrama de dispersión entre la Ansiedad y la Calidad de vida.
El grafico N° 03 muestra una relación inversa entre la ansiedad y la calidad de vida de los trabajadores. También, se observa que los valores de ansiedad se concentran sobre los 30 hasta los 65 puntos en la encuesta, esto muestra un
49 nivel medio a superior; la ansiedad muestra un patrón de valores mejor distribuidos desde los 15 puntos hasta casi los 60 puntos.
Tabla N° 05: Coeficiente del modelo de regresión lineal ajustado a la Ansiedad en función de la Calidad de vida.
Coeficientes Estimación Error t-valor P-valor Intercepto 46.434 2.368 19.606 2.00E-16 ***
Ansiedad -0.337 0.048 -7.014 1.58E-11 ***
R2= 0.1396 Códigos de Significancia: 0 '***', 0.001 '**', 0.01 '*', 0.05 '.'
4.1.3. Modelo de Regresión de Poison
Son la extensión natural del Modelo Lineal clásico, utilizado en los estudios donde es frecuente trabajar con atributos, actitudes o conductas que, siendo en su dimensión latente continuos, se miden de forma no métrica, es decir:
discreta, nominal u ordinal, y que no cumplen con los supuestos del modelo lineal (López-González & Ruiz-Soler, 2011).
El proceso de modelado estadístico o estocástico incluye la construcción, formulación y ajuste de modelos a los datos empíricos, hallando los parámetros utilizando la estimación de máxima verosimilitud para la Regresión de Poisson que es adecuado cuando las variables de muestreo son conteos.
En una primera aproximación se ajustó un modelo global, que incluye a todas las variables, y se obtuvo las más importantes mediante el método de selección por pasos (stepwise) con el paquete MASS de R-project (Zhang 2016).
50 𝐸𝑠𝑡𝑟𝑒𝑠 = 𝐸𝑑𝑎𝑑 + 𝐺é𝑛𝑒𝑟𝑜 + 𝑁𝑖𝑣𝑒𝑙 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑑𝑖𝑜𝑠 + 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑐𝑖𝑣𝑖𝑙 + 𝑂𝑐𝑢𝑝𝑎𝑐𝑖ó𝑛
+ 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑣𝑖𝑐𝑖𝑜 + 𝐼𝑛𝑔𝑟𝑒𝑠𝑜𝑠 + 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑒𝑟𝑜 + 𝐹𝑎𝑚𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟𝑒𝑠 𝐹𝑎𝑙𝑙𝑒𝑐𝑖𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 − 19
+ 𝐸𝑠𝑡𝑢𝑣𝑜 𝑒𝑛𝑓𝑒𝑟𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑣𝑖𝑑 − 19 + 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑙𝑎𝑠 𝑣𝑎𝑐𝑢𝑛𝑎𝑠 + 𝑅𝑒𝑐𝑖𝑏𝑖𝑜 𝑙𝑎𝑠 𝑑𝑜𝑠𝑖𝑠 + 𝐴𝑛𝑠𝑖𝑒𝑑𝑎𝑑 + 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑣𝑖𝑑𝑎 + 𝑒
Gráfico N° 04: Barra de los coeficientes estimados de la regresión de Poisson con todas las variables.
51 Tabla N° 06: Coeficiente del modelo final de la regresión de Poisson para el
Estrés.
Coeficientes Parámetro
estimado P-valor Significancia
Intercepto 3.360 2E-16 ***
Ud. enfermo de Covid-19 0.045 0.01522 *
Recibió las dosis 0.209 0.00281 **
Ansiedad 0.003 0.00393 **
Calidad de vida 0.003 0.00584 **
Para ver qué variables explicativas tienen un efecto sobre la variable de respuesta, analizamos los valores del p-valor. Si el p-valor es menor que 0.05 entonces, la variable tiene un efecto sobre la variable de respuesta. Si los coeficientes significativos del modelo son positivos indica un aumento en la variable de respuesta con valores más altos en esa variable explicativa, así también los valores negativos significan que existe una relación inversa.
Como en este caso si el encuestado estuvo enfermo de Covid-19, recibió las dosis de la vacuna y además tuvo un alto nivel de ansiedad y calidad de vida es propenso a tener mayor grado de estrés, no se tomó en cuenta el género como significativo debido a que su p-valor estuvo muy cercano al límite de significancia. Por último, podemos ver en el grafico anterior que todos los valores de p son menores a 0.05, por lo que estas variables explicativas no influyen en el estrés de los trabajadores.
Se seleccionó las variables que influyen en la respuesta de manera significativa mediante el procedimiento de eliminación hacia atrás, y el criterio de selección fue AIC, los cuales son los mejores indicadores de selección de modelos
52 4.1.4. Características sociales y económicas de los trabajadores
Gráfico N° 05: Pirámide etaria.
El gráfico N° 05 muestra la edad de los varones y mujeres encuestados, se observa una mayoría de varones (175 individuos) en comparación con las mujeres (125 individuos), esto puede ser considerado por el tipo de trabajo que realizan en los distintos negocios que requiere de empleados con fuerza para carga y traslado de materiales. Además, se observa que la pirámide de edades en varones llega hasta los 80 años aproximadamente, principalmente desde los 20 hasta los 60 años; esto también ocurre en las mujeres donde principalmente se concentra de 20 hasta los 40 años.
53 Tabla N° 07: Distribución de frecuencias de las edades por género.
Intervalos de edad Frecuencia Varones Mujeres
10 a 20 9 7
20 a 30 53 45
30 a 40 51 42
40 a 50 38 18
50 a 60 19 11
60 a 70 3 2
70 a 80 2
La Tabla N° 07 muestra la estructura de edades de los encuestados, donde se puede ver que los varones trabajan hasta mayor edad que las mujeres, esto concuerda con el grafico 5, también se detalla una mayor frecuencia de varones que mujeres en empleados menores de 20 años.
a. Grado de instrucción, ocupación y género
Gráfico N° 06: Diagrama de barras del grado de instrucción por género.
En el grafico N° 06, se observa una distribución de grado de instrucción por género, donde se observa que son los varones que presentan nivel de estudio
54 bajos, aunque la mayoría de las muestras son varones se observa una proporción similar entre varones y mujeres en los distintos grados como Técnico, Superior incompleta y completa. Además, se observa que los varones siguen un aparente patrón lineal, donde a cada nivel se incrementa el número de individuos, pero dicho patrón no se muestra en las mujeres donde de observa un grupo mayoritario en niveles técnico y superior completa.
Los resultados, nos impulsa a conocer, si el género está asociado con el nivel educativo, como ambas son variables categóricas se aplicó la prueba chi- cuadrado de independencia, cuyas hipótesis son:
Hipótesis nula (H0): las variables género y grado de instrucción presentan una relación estadística significativa, cuando el p-valor es menor a 0.05.
Hipótesis alternativa (H1): las variables género y grado de instrucción no presentan una relación estadística significativa, cuando el p-valor es mayor a 0.05.
Primero, la Tabla N° 08 de contingencia formada con las frecuencias de las dos variables categóricas y examinar, para ver si las filas y columnas están asociadas estadísticamente de manera significativa, concuerda con el gráfico N° 06, donde cabe resaltar una mayoría de la muestra tanto de varones y mujeres son personas con estudios superiores completos.
Tabla N° 08: Cuadro de contingencia de frecuencias del nivel de estudios por género.
Primaria Secundaria Técnico
Superior incompleta
Superior completa
Mujeres 0 17 32 17 59
Varones 1 22 34 38 80
55 Segundo se aplicó el test en software R statistics, y nos dio como resultados:
Test de Pearson de Chi-cuadrado con un p-valor simulado (basado en 200 réplicas)
X-cuadrado = 4.6894, gl= NA, p-valor = 0.2994
Dado que el p valor de la prueba no es menor que el nivel de significancia de 0.05, rechazamos la hipótesis nula, entonces debemos concluir que las variables de fila y columna son independientes entre sí.
Esto significa que no tenemos pruebas suficientes para decir que existe una asociación entre género y nivel educativo.
Gráfico N° 7: Diagrama de barras de la ocupación por género.
El gráfico N° 07 muestra la frecuencia de varones y mujeres en distintas ocupaciones, se observa que la mayoría de la población tanto en varones y mujeres son empleados de los distintos negocios que ahí funcionan, seguido por quienes son independientes que son principalmente pequeños negocios complementarios como comida y bebidas.
56 b. Características económicas de los trabajadores de la zona del parque
industrial
Gráfico N° 08: Histograma de los ingresos económicos mensuales en soles por género.
En el gráfico N° 08 se observa la distribución de los ingresos en función al género, a la izquierda se observa la distribución de las mujeres, donde se muestra una mayor concentración en los sueldos mensuales de S/. 2 000 y casos máximos de S/. 5 500; en el caso de los varones la mayor concentración se da entre los S/. 2 000 y sueldos máximos de hasta S/. 8 000. Estos datos muestran una similitud en los ingresos entre varones y mujeres.
Prueba de normalidad
Para determinar la posible relación entre los ingresos económicos mensuales y el género de los trabajadores. Aplicamos la prueba de normalidad de normalidad de Kolmogorov-Smirnov (K-S), para los ingresos tanto en mujeres como en varones.
Mujeres: W = 0.92053, p-valor= 1.978e-05
Varones: W = 0.78404, p-valor = 1.346e-13
La hipótesis nula de estas pruebas es que “la distribución de la muestra es normal”. Si la prueba es significativa (p-valor<0.05), la distribución no
57 es normal. La prueba t de dos muestras no pareadas se utiliza para comparar la media de dos grupos independientes, donde los supuestos de normalidad son fundamentales.
Prueba de Wilcoxon para dos muestras no pareadasEn caso estos supuestos no se cumplan, la 'prueba de suma de rangos de Wilcoxon' (también llamada 'prueba de Mann-Whitney') es una alternativa sin distribución a la prueba de “t” (se usa cuando sus datos no se distribuyen normalmente) y se emplea para probar la hipótesis de que las distribuciones en los dos grupos tienen la misma mediana.
W = 6305, p-value = 0.07645
El valor p de la prueba no es inferior al nivel de significación alfa = 0,05.
Podemos concluir que el salario medio de los hombres no es significativamente diferente del salario medio de las mujeres con un valor de p = 0,07645.
Gráfico N° 09: Boxplot o caja y bigote de Ingresos económicos mensuales (S/.) por género
El gráfico N° 09 muestra el gráfico de boxplot o caja y bigote, donde se muestra la distribución de los cuartiles y la media, donde se observa una variación ligera
58 en la media de los ingresos de mujeres y varones, en ambos es cercano a S/.
2 000. Por otra parte, en ambos casos se encuentran valores fuera de rango que varían desde S/. 4 000 a S/.8000, considerando que son pocos datos estos valores no modifica mucho la media de la población, es debido a ello que no existe relación significativa entre los ingresos económicos y el género de los trabajadores.
c. Relación ingresos económicos y la edad de los trabajadores
Gráfico N° 10: Diagrama de dispersión y regresión lineal entre los Ingresos y la edad.
El grafico N°10 muestra la regresión lineal aplicada a los ingresos económicos mensuales y la edad expresa una aparente relación directa, donde a mayor edad las personas tienen un mayor ingreso económico, esto se puede deber a una aparente relación entre las variables en los rangos de edad de 30 años hasta los 60 años, que parecen ser los anos de mayor productividad de los trabajadores.
59 Tabla N° 09: Coeficiente del modelo de regresión lineal ajustado de los Ingresos en función de la Edad.
Coeficientes Estimación Error t-valor P-valor
Intercepto 1054.412 240.278 4.388 1.70E-05 ***
Ingresos 22.971 6.463 3.554 4.55E-04 ***
R2= 0.0451 Códigos de Significancia: 0 '***', 0.001 '**', 0.01 '*', 0.05 '.'
La tabla N° 09 muestra los coeficientes de la regresión lineal donde se muestra un intercepto de S/. 1054 soles y un parámetro de S/. 22.97 soles con una elevada significancia superior al 95% de confiabilidad, esto sustenta una relación lógica entre la edad productiva que va desde los 30 hasta los 60 años en los trabajadores del parque industrial, que es donde más producen económicamente.
60 Discusiones
Desde los primeros meses del 2020 el país vivió una situación estresante para todos los ciudadanos, esto debido a las disposiciones del gobierno con las que buscaban hacer frente a la pandemia originada por el COVID- 19. Estas disposiciones afectaron a distintos sectores como las empresas y sectores industriales. Estas condiciones actuales originaron efectos en la salud mental de todos los involucrados siendo uno de sus principales factores el estrés laboral.
El estrés laboral de trabajadores de la zona del parque industrial presenta una relación positiva en función de la ansiedad, con un p-valor menor a 0.0001 y un R-cuadrado ajustado de 2.79% lo implica que el modelo lineal solo explica una fracción muy pequeña de la variabilidad del estrés laboral en relación con la ansiedad, estos resultados coinciden con los encontrados por Vásquez Elera, en 2020, donde evaluaron la relación de la ansiedad, depresión y el estrés laboral, sus resultados no mostraron estadísticas significativas entra las variables ansiedad y estrés laboral.
Por otro lado, la regresión lineal entre el estrés laboral en función de la calidad de vida de los trabajadores se presentó un p-valor < 0.05 y R- cuadrado ajustado de 2.79% lo que indica que solo una pequeña porción del modelo se ajusta a los datos encontrados estos resultados son contradictorio con el trabajo de Vidotti et al., 2019 donde encontraron que el estrés laboral se relaciona con la calidad de vida de trabajadores en el sector salud, esta diferencia se puede ser explicado por las dimensiones de la variable calidad de vida que abordan. Otra regresión es la aplicada para la Ansiedad en función de la calidad de vida, para esta también se encontró una p-valor < 0.05 junto a un R-cuadrado de 13.96 %, mucho
61 mayor que las regresiones anteriores. Estos resultados se pueden explicar por las limitaciones del modelo por lo que se realizaron los análisis de modelos lineales generalizados (GLM). Para los datos se ajustó un modelo global en el que se modelo el estrés con los factores de
“edad”, “género”, “Nivel de estudios”, “estado civil”, “ocupación”, “tiempo de servicio”, “ingresos”, “estado financiero”, “familiares fallecidos por covid-19”, “si estuvo enfermo de covid-19”, “confianza en las vacunas”,
“dosis recibidas”, “ansiedad” y finalmente calidad de vida. De estos factores los que presentaron significancia < 0.05 son “si los trabajadores contrajeron covid-19”, “las dosis recibidas”, “la ansiedad” y “la calidad de vida”; todos estos factores están relacionados de forma directa con el Estrés laboral.
La muestra de trabajadores de la zona del parque industrial del Tambo estuvo conformada por un total de 300 individuos divididos en 175 trabajadores varones y 125 mujeres, distribuidos en edades de entre 10 y 80 años. De estos el mayor número se encuentran en el intervalo de entre 20 y 30 años, 53 varones y 45 mujeres. El nivel de instrucción muestra 80 trabajadores varones y 59 mujeres tienen educación superior completa, 34 trabajadores varones y 32 mujeres tiene estudios técnicos, 38 varones y 17 mujeres tienen superior incompleto y 22 varones y 17 mujeres solo secundaria. Con una prueba de chi-squared se determinó que no existe relación entre el género y el nivel de estudios de los trabajadores del parque industrial.
Respecto a las características económicas se encontró que la ocupación
“empleado” es la actividad con mayor número de trabajadores con 99 varones y 73 mujeres, seguida de “independiente” con 55 varones y 31