Este capítulo tiene como propósito detallar el proceso metodológico que orienta la ejecución empírica de este estudio. En este caso se opta por una investigación de corte cuantitativo que contribuya a establecer patrones en los valores de trabajo de los colaboradores, además de ten- dencias que faciliten la construcción de políticas o prácticas de gestión humana para las diferentes generaciones en las empresas de Santander.
Para Hernández-Sampieri y Mendoza (2018, Pág. 6) la ruta cuantitativa de investigación “representa un conjunto de procesos organizados de manera secuencial para comprobar ciertas suposiciones”, razón por la que este enfoque contribuirá a entender si en Santander los valores de trabajo difieren entre las generaciones X, millennials y generación Z.
Partiendo del paradigma positivista que requiere la verificación de la hipótesis, esta investigación considera que la existencia de estudios an- teriores contribuye a la elección del método cuantitativo, además de la mirada con que se requiere analizar la información para cumplir con los objetivos del proyecto. Algunas de las características de este méto- do que favorecen este estudio según Hernández-Sampieri y Mendoza, (2018) son:
> Presentar mayor objetividad en la medición de las variables
> Seguir un patrón estructurado de procesos, acompañado de los métodos de recolección definidos antes de capturar los datos
> Generalizar los resultados a un contexto más amplio o replicar la investigación.
> Explicar un fenómeno a través de la descripción, explicación y pre- dicción o el establecimiento de relaciones causales entre variables
> Obtener confiabilidad y validez de los datos para que sus hallazgos generen contribución
> Partir de lo general a lo particular tomando un enfoque deductivo
> Capturar la realidad de una situación a través de las suposiciones realizadas.
Con base en los argumentos que fundamentan la decisión de realizar una investigación de corte cuantitativo, se presenta a continuación el modelo de investigación que orienta este estudio (ver figura 3).
Figura 3. Modelo de Investigación
Fuente: Elaboración propia.
El modelo de investigación facilita la comprensión del recorrido que se busca alcanzar con la medición de las variables. Esto quiere decir que, el propósito es corroborar las diferencias que existen entre las generacio- nes, partiendo de las relaciones que puedan darse entre cada una y los valores de trabajo. A continuación, se presenta la operacionalización
de la variable con el fin de visualizar los elementos que componen cada dimensión, susceptible de ser medida en esta investigación.
Tabla 3. Operacionalización de la variable valores de trabajo
Variable Dimensiones Indicador
Valores de trabajo
Extrínsecos
Beneficios
Reacción oportuna al desempeño Seguridad laboral Horas de trabajo conveniente Equilibrio en la vida laboral y privada
Información para hacer el trabajo Buen salario
Reconocimiento a su labor Apoyo del supervisor
Intrínsecos
Desafiar habilidades Aprendizaje continuo
Trabajo interesante Libertad en la toma de decisiones Uso de habilidades para su desarrollo Variedad en las actividades laborales
Avance en la carrera Sentido personal de logro
Prestigio
Impacto significativo con su trabajo Autoridad para dirigir
Prestigio Influir en los resultados
organizacionales
Sociales
Compañeros agradables Ambiente divertido
Interacción social Ayuda a otras personas Fuente: Elaboración propia con base en Lyons (2003)
Tipo y diseño de la investigación
El tipo de investigación utilizada en este estudio es correlacional, debi- do a que busca presentar un alcance que permita determinar la relación que existe entre las variables de estudio que enmarcan una situación a estudiar y que, además, permitan entregar cierto grado de predicción (Hernández-Sampieri y Mendoza, 2018). Para Supo (2020) este tipo de estudios permite comparar o asociar entre los grupos las variables de estudio para saber si entre estos difieren, presentan semejanzas o se correlacionan con las unidades de otras variables.
Por otro lado, el diseño de la investigación es no experimental, es decir, no se da la manipulación de las variables mediante las cuales se obtuvo la información (Tafur e Izaguirre, 2016) y transversal, lo cual significa que se realiza la medición en un único momento del tiempo (Bernal, 2006).
Participantes
En la actualidad, la fuerza laboral está comprendida por individuos que pertenecen a la generación X, millennials y generación Z. Por tal motivo, el interés de esta investigación recae en el estudio de estas tres genera- ciones que hoy confluyen en las organizaciones.
La población como lo define Tafur e Izaguirre (2016, pág. 193) “es un conjunto de elementos investigables que tienen características co- munes”, por tanto, para la selección de cada generación se utiliza los rangos de edad referenciados en la literatura por Maloni et al. (2019) quienes proponen lo siguiente: generación X (1965-1979), millennials (1980-1994) y generación Z (1995-2012). No obstante, para el caso de la
generación Z se realiza una variación en el rango de tiempo quedando de 1995 al 2004, debido a que el interés radica en capturar información de individuos de la generación Z que estén en edad de trabajar o ya se encuentren laborando para lo cual deben tener 18 años o más.
Las investigaciones que incluyen aspectos generacionales que han bus- cado dar respuesta a contextos geográficos y entornos empresariales específicos son diversas (Lyons et al., 2010; Parry y Urwin, 2011; Lyons y Kuron, 2014; Papavasileiou y Lyons, 2015; Dajani, 2018; Maloni et al., 2019). En tal sentido, esta investigación se decanta por la sugerencia que realizan Arkoful et al. (2022) quienes sostienen que algunas de las investigaciones en este campo miden las generaciones por sus carac- terísticas lo cual podría generar solapamiento entre las mismas, por tanto, recomiendan medir utilizando las edades o años de nacimiento.
La población de este estudio está comprendida por individuos ubicados en Santander pertenecientes a la generación X, millennials y generación Z (mayores de 18 años). Para concretar el número de participantes, se utiliza un muestreo probabilístico para poblaciones infinitas, debido a que se desconoce la cantidad de personas que podrían estar confor- mando cada una de las generaciones analizadas en esta investigación.
Por tanto, se opta por tomar una muestra que sea representativa de la población y que proporcione la mayor cantidad de información útil (Bermúdez y Rodríguez, 2013). El muestreo de población infinita se ve representado a través de la ecuación (1):
Donde:
Z= 90% equivale a 1.64 p= 0.20
q=0.80
Margen de error = 5% equivale a 0.05
Al aplicar los valores:
n= 173
En este caso, la formula ofrece un resultado de 173 unidades, es decir que, este será el mínimo de individuos que conformaran la muestra del estudio por generación.
Tabla 4. Distribución de participantes por generación
Generación Número de participantes
Generación X 173
Millennials 173
Generación Z 173
Fuente: Elaboración propia
A partir de la información recolectada, se presenta a continuación los datos que caracterizan la generación X, millennials y la generación Z. Se reporta un número mayor de unidades de estudio debido a que se quiso aprovechar de la totalidad de participantes en el estudio.
Tabla 5. Composición de la Muestra Variable
Demográfica Ítems Generación X Millennials Generación Z
Género
Femenino 105 122 104
Masculino 70 64 70
Otro 1
Nivel educativo Bachiller 3 6 125
Técnico 11 6 7
Variable
Demográfica Ítems Generación X Millennials Generación Z
Nivel educativo
Tecnólogo 8 20 10
Profesional 27 39 29
Especialista 39 34 2
Magíster 73 73 1
Doctor 15 8 0
Trabaja actualmente
Si 162 178 61
No 14 8 113
Total 176 186 174
Fuente: Elaboración propia
Recolección de información
Con el propósito de recabar los datos, se diseñó un enlace a través de la plataforma Google Forms que facilitó la divulgación del instrumento y la recolección de información. Por otro lado, se llevó a cabo la difusión de la investigación con el instrumento a través de los canales instituciona- les de la UNAB, bajo el propósito de aumentar el nivel de participación de las diferentes generaciones.
El instrumento utilizado fue desarrollado por Lyons (2003) de quien se obtuvo autorización a través de correo electrónico para el uso en esta investigación. Está compuesto por 25 ítems distribuidos en 4 dimensio- nes: valores intrínsecos (8), extrínsecos (9), sociales (4) y de prestigio (4). Este instrumento se seleccionó por varias razones, en primer lugar, incorpora una amplia gama de aspectos laborales que han sido abor- dados en investigaciones anteriores (Lyons et al., 2010; Papavasileiou y Lyons, 2015; Rani y Samuel, 2016; Dajani, 2018). En segundo lugar, incluye aspectos que se relacionan con el contexto laboral actual, lo cual lo hace coherente con el impacto que podrían tener los rápidos
cambios del entorno empresarial en los individuos de las diferentes generaciones. En tercer lugar, es un instrumento utilizado de manera representativa en la literatura para medir los valores de trabajo (Lyons et al., 2010; Papavasileiou y Lyons, 2015; Rani y Samuel, 2016; Dajani, 2018). A continuación, se presenta el instrumento con los respectivos ítems que conforman cada uno de los valores de trabajo a medir en esta investigación (ver tabla 6).
Tabla 6. Ítems instrumento de medición valores de trabajo
No. Valores Extrínsecos
1 Tener beneficios (por ejemplo, vacaciones pagadas, seguro de salud / dental, plan de pensión, etc.) que satisfagan sus necesidades personales
2 Tener una administración que proporciona reacción oportuna y constructiva sobre su desempeño
3 Tener la garantía de seguridad laboral
4 Tener horas de trabajo que sean convenientes para su vida.
5 Trabajar en un entorno que le permita equilibrar su vida laboral con su vida privada y las responsabilidades familiares
6 Tener acceso a la información que necesita para hacer su trabajo 7 Hacer un trabajo que le brinde un buen salario
8 Trabajar donde se da reconocimiento por un trabajo bien hecho 9 Trabajar para un supervisor que es considerado y proporciona apoyo
No. Valores intrínsecos
10 Trabajar en tareas y proyectos que desafían sus habilidades.
11 Tener la oportunidad de aprender continuamente y desarrollar nuevos conocimientos.
12 Hacer el trabajo que usted encuentra interesante, emocionante y atractivo 13 Tener la libertad para tomar decisiones sobre cómo hacer su trabajo y cómo
distribuir su tiempo
14 Realizar trabajos que provean cambio y variedad en actividades laborales 15 Realizar un trabajo que le permita usar las habilidades que ha desarrollado a
través de su educación y experiencia
16 Tener la oportunidad de avanzar en su carrera
17 Hacer un trabajo que le brinde un sentido personal de logro en sus propósitos
No. Valores de prestigio
18 Hacer un trabajo que haga un impacto significativo en la organización.
19 Tener la autoridad para organizar y dirigir el trabajo de otros.
20 Hacer un trabajo que sea prestigioso y altamente considerado por otros 21 Tener la capacidad de influir en los resultados organizacionales
No. Valores sociales
22 Trabajar con compañeros de trabajo agradables y amistosos con los que podrías formar amistades
23 Trabajar en un ambiente animado y divertido.
24 Hacer un trabajo que permita una gran cantidad de interacción social 25 Hacer un trabajo que te permita ayudar a las personas
Nota. Adaptado de An exploration of generational values in life and at work. Lyons (2003), Doctoral Dissertation Abstracts International, Ottawa.
La escala de respuesta utilizada para este instrumento es tipo Likert de 5 puntos donde 1 es “no tan importante” y 5 es “absolutamente esen- cial” (ver tabla 7).
Tabla 7. Escala Likert de respuesta
Escala Likert Ponderación de la respuesta
Absolutamente esencial 5
Muy importante 4
Importante 3
Algo importante 2
Poco importante 1
Fuente: Elaboración propia
Adicionalmente, se incluyeron otras preguntas de orden demográfico como parte de la información a recolectar entre las generaciones. El propósito de estas preguntas fue caracterizar la muestra a partir de
aspectos como género, nivel de educación, sector de desempeño y con- dición de empleado o desempleado.
Validez y Confiabilidad del instrumento de
recolección de datos
La validez describe el grado en que un instrumento verdaderamente mide el ítem que intenta medir y lleva a conclusiones válidas. Es de- cir, se espera que la validez de un instrumento sea de tal modo creada, hecha y aplicada y que este instrumento mida lo que se desea medir.
Para este caso, el instrumento al ser utilizado apriori en diversas in- vestigaciones (Lyons et al., 2010; Papavasileiou y Lyons, 2015; Rani y Samuel, 2016; Dajani, 2018) ha demostrado la suficiente validez para ser utilizado en este estudio, no obstante, se consideró importante medir la confiabilidad del mismo a través del Alfa de Cronbach.
La confiabilidad mide el grado en que un instrumento origina resulta- dos sólidos y relacionados. Es decir que, al aplicarla muchas veces al mismo individuo causa resultados equivalentes. Por lo tanto, la confia- bilidad es una medida de la determinación de lo estable y lo consistente a lo interno del instrumento (Taylor, 2013). En esta investigación se utilizó el Alfa de Cronbach con la finalidad de estudiar la fiabilidad del instrumento.
El Alfa de Cronbach proporciona una medida de la consistencia interna de una escala. Al obtener una medida alta, se tiene certeza que la escala estudiada es homogénea, por lo tanto, los ítems están yendo en una dirección similar. Los valores que toman están entre 0 y 1, entre más cercano sea a 1 indica que el instrumento es fiable, es decir, tendrá me-
diciones estables y consistentes. La manera de obtener esta medida es usando la siguiente fórmula:
Donde:
= La cantidad de ítems = La varianza de cada ítem
= La varianza al sumar todos los ítems = Coeficiente Alfa de Cronbach
El razonamiento para interpretar el coeficiente Alfa de Cronbach indica que si es mayor a 0.90 su fiabilidad es excelente, si está entre 0.80≤α≤0.90 es buena su fiabilidad, entre 0.70≤α<0.80 es aceptable su fiabilidad, en- tre 0.60≤α<0.70 es cuestionable su fiabilidad, entre 0.50≤α<0.60 es pobre su fiabilidad y menor a 0.50 es inaceptable su fiabilidad (Bernal, 2006).
Por lo tanto, la fiabilidad de la consistencia interna de los 25 ítems que conforman la escala de medida del instrumento teniendo en cuenta los valores de trabajo (extrínseco, intrínseco, de prestigio y sociales) se al- canza un 0.89, siendo buena la confiabilidad y, por lo tanto, se concluye que los ítems del instrumento miden el constructo que representan y tienen una alta correlación entre ellos. Además, el intervalo de confian- za al 95% del valor de Alfa de Cronbach obtenido indica que tiene un menor error de medida debido a que la fiabilidad está entre [0.88 ,0.90].
La tabla 8 permite conocer la proporción de respuestas no perdidas para cada ítem, mostrando que para el total de ítems no hubo tasa de respuestas perdidas, esto quiere decir que las correlaciones entre los ítems no son bajas.
Tabla 8. Proporción de respuestas no perdidas para cada ítem según la fiabilidad del Alfa de Cronbach
Ítem Ponderación de la respuesta
1 2 3 4 5 Perdidas
Beneficios 0.01 0.04 0.17 0.33 0.44 0.00
Impacto significativo con su trabajo 0.02 0.05 0.27 0.45 0.21 0.00 Autoridad para dirigir 0.08 0.13 0.28 0.31 0.19 0.00
Desafiar habilidades 0.01 0.09 0.28 0.40 0.22 0.00
Reacción oportuna al desempeño 0.03 0.07 0.24 0.36 0.30 0.00 Compañeros agradables 0.02 0.07 0.19 0.35 0.37 0.00
Ambiente divertido 0.04 0.09 0.21 0.34 0.31 0.00
Aprendizaje continuo 0.01 0.03 0.16 0.44 0.36 0.00
Seguridad laboral 0.01 0.02 0.13 0.33 0.51 0.00
Horas de trabajo conveniente 0.00 0.03 0.15 0.40 0.41 0.00
Trabajo interesante 0.01 0.05 0.17 0.40 0.39 0.00
Libertad en la toma de decisiones 0.01 0.06 0.22 0.42 0.28 0.00 Equilibrio en la vida laboral y privada 0.00 0.03 0.11 0.34 0.52 0.00 Información para hacer el trabajo 0.04 0.04 0.15 0.38 0.39 0.00
Prestigio 0.09 0.18 0.30 0.28 0.15 0.00
Buen salario 0.04 0.03 0.22 0.37 0.34 0.00
Variedad en las actividades laborales 0.03 0.11 0.28 0.41 0.17 0.00 Reconocimiento a su labor 0.03 0.07 0.23 0.37 0.30 0.00
Desafiar habilidades 0.01 0.03 0.18 0.47 0.31 0.00
Avance en la carrera 0.01 0.03 0.14 0.40 0.43 0.00
Sentido personal de logro 0.01 0.03 0.19 0.43 0.35 0.00
Interacción social 0.11 0.15 0.34 0.27 0.13 0.00
Influir en los resultados
organizacionales 0.02 0.07 0.33 0.34 0.24 0.00
Apoyo del supervisor 0.07 0.09 0.33 0.36 0.15 0.00
Ayuda a otras personas 0.03 0.06 0.24 0.44 0.22 0.00 Fuente: Elaboración propia
Técnica de análisis de datos
Análisis descriptivo
El primer paso referente al análisis de datos que se lleva a cabo en esta investigación es la descripción de las variables que hacen parte del es- tudio. El propósito de compilar las estadísticas descriptivas se debe a que se puede comprender al mismo tiempo aspectos socio – demográ- ficos (grupos generacionales, educación, género, trabajo, entre otros) y los valores de trabajo (extrínsecos, intrínsecos, prestigio y sociales) para describir a los individuos presentes en el estudio. De esta mane- ra, se organizan, condensan y se presenta la información, permitiendo obtener una visión completa de lo que se está estudiando (Van Thiel, 2021).
En el análisis descriptivo se utilizaron gráficos (diagrama circular, diagrama de barras, diagrama de barras apilados, diagrama de barras agrupados), tablas de contingencia, con el fin de comparar los grupos generacionales y los valores de trabajo. También, para conocer la dis- tribución de estos grupos según el género, nivel educativo y estado laboral. Para realizar una comparación global de los grupos generacio- nales y las variables que conforman los valores de trabajo, se utiliza el análisis de correspondencia múltiple.
Prueba de Independencia
La prueba de independencia usando la distribución chi – cuadra- do permite probar si dos variables categóricas son independientes o dependientes entre sí. Para realizar esta prueba se realiza una tabla cruzada entre las categorías de las variables de interés para contrastar frecuencias observadas con las frecuencias esperadas acorde con la hi- pótesis nula. El contraste de hipótesis que se realiza es:
H0: Las variables son independientes entre sí H1: Las variables no son independientes entre sí
El estadístico de prueba con el que se contrasta la hipótesis nula se de- fine como:
Donde:
= frecuencia observada en la categoría de la fila i con columna j de la tabla cruzada.
= frecuencia esperada en la categoría de la fila i con columna j de la tabla cruzada, establecida en el supuesto de independencia.
Los grados de libertad que se utilizan para el estadístico de prueba son (q - 1)(k - 1) teniendo en cuenta que es el número de categorías de la primera variable cualitativa y es el número de categorías de la segunda variable cualitativa (Agresti y Kateri, 2022).
Análisis de Correspondencia Múltiple
El análisis de correspondencias múltiples (ACM) se utiliza para analizar tablas de individuos descritos por variables cualitativas. Las variables categóricas utilizadas en el ACM son las que agrupan a los individuos en grupos separados. Por ejemplo, en las encuestas donde las filas son los encuestados y las columnas los tipos de respuesta a los ítems enun- ciados en el instrumento. Esto se traduce a que en cada ítem solo se debe contestar con una opción. En este sentido, las respuestas de todos los participantes al ítem se registran en una columna (Pardo, 2020). Los objetivos del ACM son:
> Representar las asociaciones que se encuentran entre las catego- rías de las variables en estudio
> Manifestar el comportamiento de los individuos para conocer los grupos que se pueden formar entre ellos.
> Presentar sobre un plano factorial las asociaciones entre catego- rías y los conjuntos de individuos.
> Estudiar la estructura de las categorías activas, con variables que tienen el título de variables ilustrativas.
Se tiene entonces una matriz M con n filas y k columnas compuestas por cada una de las categorías que haya respondido cada uno de los indivi- duos en cada ítem del cuestionario que realizó. Esto es:
Donde:
= la categoría elegida en la pregunta k por el individuo n.
Además, la primera fila de la matriz , indica las respuestas (catego- rías) del primer individuo encuestado en cada uno de los ítems. El ACM compara a los encuestados a través de las categorías de las variables (ítems) que los identifican en el estudio. Un conjunto de individuos es semejante si éstos asumen alrededor de los mismos ítems. La asociación entre variables se presenta porque son casi que los mismos individuos quienes asumen las mismas modalidades de diferentes variables (Diaz, 2007).
A modo de resumen se presenta a continuación la tabla 9 con las carac- terísticas del estudio empírico llevado a cabo para esta investigación.
Tabla 9. Características del estudio empírico
Aspectos Estudio empírico
Universo
Individuos Generación X Individuos Millennials Individuos Generación Y
Ámbito geográfico Santander -Colombia
Tipo de muestreo Población Infinita
Período de recolección de la
información Agosto- septiembre 2022
Instrumento de recogida de la
información Cuestionario
Tamaño muestral
176 individuos Generación X 186 individuos Millenials 174 individuos Generación Z
Técnica estadística Análisis descriptivo y Análisis de Correspondencia Múltiple (ACM)
Fuente: Elaboración propia