Verificación de hipótesis
La verificación de las hipótesis fue realizada al aplicar la regresión lineal simple en donde se consiguieron tres resultados: el Resumen del Modelo en donde se obtiene el coeficiente de Correlación de Pearson; ANOVA conocido como el Análisis de Varianza en donde se obtiene el Valor-p; y la Tabla de Coeficientes en donde se obtienen precisamente los coeficientes que permiten construir el modelo.
Para el contraste de hipótesis, fue necesario considerar la regla de decisión:
− Si el Valor-p. < 0.05, se rechaza la H0 y se acepta la H1.
− Si el Valor-p. > 0.05, se acepta la H0 y se rechaza la H1.
En la Tabla 26, la primera información que se obtuvo es referido al Coeficiente de Correlación Múltiple R conocido también como el Coeficiente de Correlación de Pearson, el cual expresa el valor de R el cual es de 0.536, lo que significa que existe una correlación significativa entre la variable Remuneración Básica y la variable Motivación Laboral. Así también, se puede identificar el R2 conocido también como el Coeficiente de Determinación, el cual expresa el porcentaje de varianza de la variable dependiente que esta explicada por la variable independiente, es decir, que el 28.7% de la variación de la Motivación Laboral esta explicada por la Remuneración Básica. Además, también se puede identificar el R2 Ajustado, el cual es una corrección a la baja del R2, donde se puede afirmar que, al haber pocos casos y una sola variable independiente, el R2 Ajustado es 0.262 el cual es más bajo. Y por último, se tiene el Error Estándar de la Estimación, el cual simboliza una medida de la parte de variabilidad de la variable independiente que no es explicada por la recta de regresión, por lo tanto, mientras mejor sea el ajuste, más pequeño será el error típico.
Tabla 27
Anovaa: primera hipótesis específica
Modelo Suma de
cuadrados gl Media
cuadrática F Sig.
1
Regresión 888.910 1 888.910 11.285 ,002b
Residuo 2205.506 28 78.768
Total 5014.000 31
a. Variable dependiente: Motivación laboral b. Predictores: (Constante), Remuneración básica
En la Tabla 27, ANOVA, se puede identificar el Grado de Significancia el cual permite verificar la hipótesis planteada. Por lo que, el Valor-p el cual es 0.002 siendo menor que el 0.05, permite afirmar que el modelo de regresión lineal es significativo. De esta manera, se puede afirmar que existe suficiente evidencia estadística para dar por rechazada la H0 y aceptar la H1.
Tabla 28
Coeficientesa: primera hipótesis específica
Modelo
Coeficientes no estandarizados
Coeficientes
estandarizados t Sig.
B Error
estándar Beta
1
(Constante) 12.470 6.787 1.837 0.077
Remuneración
básica (normal) 1.589 0.473 0.536 3.359 0.002 a. Variable dependiente: Motivación laboral
En la Tabla 28, se puede identificar el coeficiente correspondiente a la Constante que es a = 12.470, la cual da origen a la recta de regresión; y el coeficiente correspondiente a Remuneración Básica que es la pendiente de la recta de regresión la cual es b = 1.589, siendo esta positiva la cual permite afirmar que existe una relación directa, la misma que indica el cambio medio que pertenece a la variable dependiente Motivación Laboral por cada unidad de cambio de la variable independiente Remuneración Básica. Por lo tanto, según los datos obtenidos en los coeficientes los cuales son reemplazados en la ecuación Y = a + b X, se obtiene:
− El pronóstico en Motivación Laboral del personal CAS del GRT sede Hipólito Unanue, va a ser igual a: 12.470 + 1.589 Remuneración Básica.
Entonces, la ecuación de regresión expresa que, mientras mejor sea la remuneración básica correspondiente al personal CAS del Gobierno Regional de Tacna en su sede Hipólito Unanue, mejor será su motivación laboral.
5.3.1.2. Verificación de segunda hipótesis específica.
Seguidamente, para la verificación de la segunda hipótesis específica se detalla el siguiente planteamiento:
− H0: Los incentivos salariales No afectan de manera positiva a la motivación laboral del personal CAS del Gobierno Regional de Tacna, sede Hipólito Unanue, periodo 2020.
− H1: Los incentivos salariales afectan de manera positiva a la motivación laboral del personal CAS del Gobierno Regional de Tacna, sede Hipólito Unanue, periodo 2020.
Para conseguir los datos esperados se empleó el estadístico paramétrico de la Regresión Lineal, en donde se obtuvieron los siguientes resultados:
Tabla 29
Resumen del modelob: segunda hipótesis específica
Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado
Error estándar de la estimación
1 ,378a .143 .112 9.734
a. Predictores: (Constante), Incentivos salariales.
b. Variable dependiente: Motivación laboral
En la Tabla 29, la primera información que se obtuvo es referido al Coeficiente de Correlación Múltiple R conocido también como el Coeficiente de Correlación de Pearson, el cual expresa el valor de R el cual es de 0.378, lo que
significa que existe una correlación baja entre la variable Incentivos Salariales y la variable Motivación Laboral. Así también, se puede identificar el R2 conocido también como el Coeficiente de Determinación, el cual expresa el porcentaje de varianza de la variable dependiente que esta explicada por la variable independiente, es decir, que el 14.3% de la variación de la Motivación Laboral esta explicada por los Incentivos Salariales. Además, también se puede identificar el R2 Ajustado, el cual es una corrección a la baja del R2, donde se puede afirmar que, al haber pocos casos y una sola variable independiente, el R2 Ajustado es 0.112 el cual es más bajo. Y por último, se tiene el Error Estándar de la Estimación, el cual representa una medida de la parte de variabilidad de la variable independiente que no es explicada por la recta de regresión, por lo tanto, mientras mejor sea el ajuste, más pequeño será el error típico.
Tabla 30
Anovaa: segunda hipótesis específica
Modelo Suma de
cuadrados gl Media
cuadrática F Sig.
1
Regresión 441.607 1 441.607 4.661 ,040b
Residuo 2652.809 28 94.743
Total 3094.416 29
a. Variable dependiente: Motivación laboral.
b. Predictores: (Constante), Incentivos salariales.
En la Tabla 30, ANOVA, se puede identificar el Grado de Significancia el cual permite verificar la hipótesis planteada. Por lo que, el Valor-p el cual es 0.040 siendo menor que el 0.05, permite afirmar que el modelo de regresión lineal es
significativo. De esta manera, se puede afirmar que existe suficiente evidencia estadística para dar por rechazada la H0 y aceptar la H1.
Tabla 31
Coeficientesa: segunda hipótesis específica
Modelo
Coeficientes no estandarizados
Coeficientes
estandarizados t Sig.
B Error
estándar Beta
1
(Constante) 23.153 5.597 4.137 0.000
Incentivos salariales (normal)
0.556 0.257 0.378 2.159 0.040
a. Variable dependiente: Motivación laboral
En la Tabla 31, se puede identificar el coeficiente correspondiente a la Constante que es a = 23.153, la cual da origen a la recta de regresión; y el coeficiente correspondiente a Incentivos Salariales que es la pendiente de la recta de regresión la cual es b = 0.556, siendo esta positiva la cual permite afirmar que existe una relación directa, la misma que indica el cambio medio que pertenece a la variable dependiente Motivación Laboral por cada unidad de cambio de la variable independiente Incentivos Salariales. Por lo tanto, según los datos obtenidos en los coeficientes los cuales son reemplazados en la ecuación Y = a + b X, se obtiene.
− El pronóstico en Motivación Laboral del personal CAS del GRT sede Hipólito Unanue, va a ser igual a: 23.153 + 0.556 Incentivos Salariales.
Entonces, la ecuación de regresión expresa que, mientras mejor sean los incentivos salariales correspondientes al personal CAS del Gobierno Regional de Tacna en su sede Hipólito Unanue, mejor será su motivación laboral.
5.3.1.3. Verificación de tercera hipótesis específica.
Primeramente, para la verificación de la tercera hipótesis específica se detalla el siguiente planteamiento:
− H0: Las prestaciones No afectan de manera positiva a la motivación laboral del personal CAS del Gobierno Regional de Tacna, sede Hipólito Unanue, periodo 2020.
− H1: Las prestaciones afectan de manera positiva a la motivación laboral del personal CAS del Gobierno Regional de Tacna, sede Hipólito Unanue, periodo 2020.
Para conseguir los datos esperados se empleó el estadístico paramétrico de la Regresión Lineal, en donde se obtuvieron los siguientes resultados:
Tabla 32
Resumen del modelob: tercera hipótesis específica
Modelo R R cuadrado R cuadrado ajustado
Error estándar de la estimación
1 ,512a .262 .235 8.630
a. Predictores: (Constante), Prestaciones b. Variable dependiente: Motivación laboral
En la Tabla 32, la primera información que se obtuvo es referido al Coeficiente de Correlación Múltiple R conocido también como el Coeficiente de Correlación de Pearson, el cual expresa el valor de R el cual es de 0.512, lo que significa que existe una correlación significativa entre la variable Prestaciones y la variable Motivación Laboral. Así también, se puede identificar el R2 conocido también como el Coeficiente de Determinación, el cual expresa el porcentaje de
varianza de la variable dependiente que esta explicada por la variable independiente, es decir, que el 26.2% de la variación de la Motivación Laboral esta explicada por las Prestaciones. Además, también se puede identificar el R2 Ajustado, el cual es una corrección a la baja del R2, donde se puede afirmar que, al haber pocos casos y una sola variable independiente, el R2 Ajustado es 0.235 el cual es más bajo. Y por último, se tiene el Error Estándar de la Estimación, el cual representa una medida de la parte de variabilidad de la variable independiente que no es explicada por la recta de regresión, por lo tanto, mientras mejor sea el ajuste, más pequeño será el error típico.
Tabla 33
Anovaa: tercera hipótesis específica
Modelo Suma de
cuadrados gl Media
cuadrática F Sig.
1
Regresión 714.138 1 714.138 9.589 ,005b
Residuo 2010.876 27 74.477
Total 2725.014 28
a. Variable dependiente: Motivación laboral.
b. Predictores: (Constante), Prestaciones.
En la Tabla 33, ANOVA, se puede identificar el Grado de Significancia el cual permite verificar la hipótesis planteada. Por lo que, el Valor-p el cual es 0.005 siendo menor que el 0.05, permite afirmar que el modelo de regresión lineal es significativo. De esta manera, se puede afirmar que existe suficiente evidencia estadística para dar por rechazada la H0 y aceptar la H1.
Tabla 34
Coeficientesa: tecera hipótesis específica
Modelo
Coeficientes no estandarizados
Coeficientes
estandarizados t Sig.
B Error
estándar Beta
1
(Constante) 18.214 5.332 3.416 0.002
Prestaciones
(normal) 3.186 1.029 0.512 3.097 0.005
a. Variable dependiente: Motivación laboral
En la Tabla 34, se puede identificar el coeficiente correspondiente a la Constante la cual es a = 18.214, la cual da origen a la recta de regresión; y el coeficiente correspondiente a Prestaciones que es la pendiente de la recta de regresión la cual es b = 3.186, siendo esta positiva la cual permite afirmar que existe una relación directa, la misma que indica el cambio medio que pertenece a la variable dependiente Motivación Laboral por cada unidad de cambio de la variable independiente Prestaciones. Por lo tanto, según los datos obtenidos en los coeficientes los cuales son reemplazados en la ecuación Y = a + b X, se obtiene.
− El pronóstico en Motivación Laboral del personal CAS del GRT sede Hipólito Unanue, va a ser igual a: 18.214 + 3.186 Prestaciones.
Entonces, la ecuación de regresión expresa que mientras mejor sean las prestaciones correspondientes al personal CAS del Gobierno Regional de Tacna en su sede Hipólito Unanue, mejor será su motivación laboral.